获取Pandas中每两行差异的新数据帧

Question

我在Pandas中有一个像上面这样的数据框：

    A   B   C
0   1  10  43
1   2  12  34
2   1   9  57
3   2   7  47
4   1   6  30
5   2  10  31

我想要做的是根据A列计算每两行的差异（当A = 1 - A = 2时，基本上得到所有其他列的差异）。 所以，我想提出这样的事情：

    B   C
0  -2   9
1   2   10
2  -4  -1

我知道diff（）函数，但它似乎没有做我想要的事情。 有办法吗？

Answer 1

您可以将索引的最低分区乘以2并将结果用作分组器，然后使用DataFrame.diff()获取组的第一个差异：

df.groupby(df.index//2)['B','C'].diff(-1).dropna().reset_index(drop=True)

    B     C
0 -2.0   9.0
1  2.0  10.0
2 -4.0  -1.0

Answer 2

你可以用A索引并减去：

x = df[df['A'] == 1].reset_index(drop=True).drop('A', axis=1)
y = df[df['A'] == 2].reset_index(drop=True).drop('A', axis=1)

x - y