Python 在行中的匹配单元格上聚合数据并计算日期差异

我有一个数据帧：

d={'User'：['A'，'A'，'B'，'B'，'C'，'C'，'C'，'Date'：['2017-10-21'，'2017-10-24'，'2017-10-29'，'2017-09-30'，'2017-10-23'，'2017-10-31'，'2017-11-02'，'2017-11-03'，'2017-11-03'] df=pd.Dataframedata=d

这看起来像：

用户日期 A 2017年10月21日 A 2017年10月24日 A 2017年10月29日 B 2017-09-30 B 2017-10-23 C 2017-10-31 C 2017-11-02 C 2017-11-03 C 2017-11-03

我想要的是添加另一列来查找每个用户日期之间的差异：从最早的日期开始，因此差异为0到下一个日期，下一个日期到之后的日期，依此类推

然后，数据帧看起来像：

用户日期差异 A 2017-10-21 0 A 2017-10-24 3 A 2017-10-29 5 B 2017-09-30 0 B 2017-10-23 23 C 2017-10-31 0 C 2017-11-02 2 C 2017-11-03 1 C 2017-11-03 0

注意：用户和日期已在原始数据框中排序。

我认为需要，对于转换时间增量，添加：

---

我收到一个错误：TypeError:diff收到一个意外的关键字参数“axis”@Panaceanob-您的pandas版本是什么？我的pandas版本是0.22.0列Date中的值datetimes吗？尝试在之前将df['Date']=pd.添加到_datetimedf['Date']。

#if necessary sorting
#df = df.sort_values(['User','Date'])

df['Difference'] = df.groupby('User')['Date'].diff().dt.days.fillna(0).astype(int)
print (df)
  User       Date  Difference
0    A 2017-10-21           0
1    A 2017-10-24           3
2    A 2017-10-29           5
3    B 2017-09-30           0
4    B 2017-10-23          23
5    C 2017-10-31           0
6    C 2017-11-02           2
7    C 2017-11-03           1
8    C 2017-11-03           0