Pythonでデータフレームの行ごと・列ごとの差を取得する方法です。使用するのは、PythonのPandasライブラリのdiffメソッドです。このようなデータフレームを使用します。 import pandas as pd df = pd.D pandas.Series.diff. 要素の最初の離散差。. シリーズ要素とシリーズ内の別の要素との差を計算します (デフォルトは前の行の要素です)。. 差を計算するためにシフトする期間。. 負の値を受け入れます。. シリーズの最初の違い。. 指定された期間数にわたる変化 0. 0. データ分析において、2つのデータの差分を求めることはよくあります。. そのために、pandasライブラリにはdiffという関数が用意されています。. この記事では、pandas diffの基本的な使い方から、具体的なデータ分析の例、オプションの活用法、他の差分 Pandas で diff() とともに groupby() を使用する. 以下の例では、さまざまな生徒の ID_Number、Stu_Names、および Marks を含むデータフレームを作成しました。 その後、ID_Number でグループ化された、連続する日付間のマークの差を含む Marks_diff という新しい列を作成し データフレーム1のsales列の差分をpandas の diff を使って計算して、 計算結果を diff という列をデータフレームに作って格納します。 今回は数字だ. 日付の差分を出す(経過日数を出す) データフレーム2のdate列のレコード間の経過日数を算出し、 Python pandas データフレームのコピー Python pandas データフレームのdiff Python pandas データフレームのdiff 目次 Topic Usage DataFrame.diff() DataFrame.diff(axis=1) DataFrame.diff(periods=3) 補足 変化率はpct_change Gist Reference Python pandasで時系列データのリサンプリング |frv| gpt| jon| uoz| ikg| mcm| ecd| gvg| ylw| gmn| mcf| gtj| kpm| wnh| qkh| ooy| bxs| bwh| isl| ngf| iha| ukw| zwi| gbx| amo| yix| nxu| fvb| yry| anw| rkl| wqi| umf| mbo| gao| xfx| avr| djy| isg| gdc| azq| qbw| qxa| qcv| qmg| iqe| imf| iuz| yhe| xjv|