减去 DataFrame 中每一列的前一列的值

Question

假设我有一个看起来像这样的 DataFrame

    A B  C
1   0 4  7
2   3 8  10
3   5 13 19

我想用 A 列的值减去 B 列的值，用 B 列的值减去 C 列的值，即 output：

    A B C
1   0 4 3
2   3 5 2
3   5 8 6

执行此类操作的最简单方法是什么？

Answer 1

您可以使用diff ：

df.diff(axis=1).fillna(df)

Output：

     A    B    C
1  0.0  4.0  3.0
2  3.0  5.0  2.0
3  5.0  8.0  6.0

Answer 2

在普通 numpy 中使用矩阵乘法：

import numpy as np
import pandas as pd

M = np.array([[0, 4,  7],
             [3, 8,  10],
             [5, 13, 19]])

X = np.array([[0, -1,  0],
             [0, 0,  -1],
             [0, 0, 0]])

M + M @ X
# Output : array([[0, 4, 3],
#                 [3, 5, 2],
#                 [5, 8, 6]])

或与 pandas

# also works with panda data frames
df = pd.DataFrame(M)
df
df + df.dot(X)