遍歷熊貓數據幀連續的列

Question

我試圖在熊貓中創建一個循環，以計算連續列之間的差異，並在新列中提供輸出：

原始df：

**201601** **201602** **201603**  
100           200         500

所需的輸出

**201601** **201602** **201603**  **201602_201601** **201603_02**
100           200         500         100          300

我的代碼是我從stackoverflow帖子修改的（[ 將列添加到由python中的for循環計算的數據幀中 ）：

for i in df.iloc[:,2:5]:
  for j in df.iloc[:,2:5]:
    if i == j:
        break
    else:
        bina = df[i]-df[j]
        df['MOM_' + str(j) + '_' + str(i)] = bina
df.head()

但是，我得到的輸出如下：

**201601** **201602** **201603**  **201602_201601** **201603_201601** **201603_201602**
100           200         500         100          400   300

我已經使用pd.diff來完成我需要的操作，但無法找出for循環代碼。 任何幫助將不勝感激。

謝謝

Answer 1

使用diff和帶有zip簡單列表理解來構造列的名稱。

cols = [f'{b}_{a}' for (a,b) in zip(df.columns, df.columns[1:])]
df[cols] = df.diff(axis=1).dropna(axis=1)

    201601  201602  201603  201602_201601   201603_201602
0   100     200     500     100             300

避免在使用熊貓時始終使用for循環

Answer 2

這只是修復您的代碼

col=df.columns
for x,i in enumerate(col):
    for y,j in enumerate(col):
        if  y-x==1 and i!=j:
            bina = df[i]-df[j]
            df['MOM_' + str(j) + '_' + str(i)] = bina
df.columns
Out[1210]: 
Index(['**201601**', '**201602**', '**201603**', 'MOM_**201602**_**201601**',
       'MOM_**201603**_**201602**'],
      dtype='object')