Python 对每个相邻行值应用差分函数

我有一个类似下面的df，想看看时间戳是否总是在增加。 基本上，时间戳列的每行中都有一个diff。在第三列中添加diff

A,B,Timestamp
5,58330831,1491375186654664218
5,58330832,1491375186654673017
5,58330833,1491375186654687270
5,58330834,1491375186654696695
5,58330835,1491375186654712416

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您可以这样做：

df['diff'] = (df['Timestamp'] - df['Timestamp'].shift(1))>0

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第一个值将为False，因为它没有可比较的值并返回NaN。

是否检查了？是否需要df['dif']=df.Timestamp.diff？或者df['dif']=pd.to_datetimedf.Timestamp.diff？我只需要检查时间戳是否按递增顺序排列。最好在新列df['dif']=df.timestamp.diff中显示相邻时间戳的差异。但是我现在需要检查这个新列是否一直在递增sdf1[df1['diff'].shift1>0的作用是什么。我知道如何轻松地减去列，但从未在相邻行上尝试过。感谢shift1将所有行移动一次。并且>0检查差异是否为正。python如何知道它必须在每行上迭代/循环？当您减去列时，您将逐行减去它们。