Python Groupby和agg与diff一起使用时会产生NAN

我有一个这样的索引数据集

np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2],
                   'B': [1, 2, 3, 4],
                    'C': np.random.randn(4)}, 
                  index = [5,242,12,634])

现在我试着按组计算C的差值，就像这样

df.groupby('A').agg('diff')

这给了我输出

    B   C
5   NaN NaN
242 1.0 -2.492028
12  NaN NaN
634 1.0 -0.455332

我试图得到一个只有两行的结果数据帧，其中包含如下的差异

B   C   
1.0 -2.492028
1.0 -0.455332

---

如何实现这一点？

首先

diff

不是一个agg函数，它将返回与原始数据帧相同的输出长度，如果您希望diff没有

NaN

我们应该做

dropna

out = df.groupby('A').diff().dropna()

---

df.groupby（'A'）.agg（'diff'）.dropna（）

df.groupby（'A'）.agg（np.subtract.reduce）

我将使用什么函数来获取两个分组观测值之间的差异？