我有一個 Pandas 資料集，我想計算一個列元素與同一列的另一個元素相比的差異。為此，最直觀的應用方法是.diff()
到目前為止，一切都很好。問題是我的列包含nan沒有特定順序模式的值，例如以下示例，其中包含名為 的列col：
| col |
|-----|
0 | 1 |
1 | NaN |
2 | 3 |
3 | 4 |
4 | NaN |
5 | NaN |
6 | 10 |
7 | NaN |
8 | 13 |
我想做的是僅將該.diff()方法應用于column 的前面數值，這樣預期的答案是：
| col |
|-----|
0 | NaN |
1 | NaN |
2 | 2 |
3 | 1 |
4 | NaN |
5 | NaN |
6 | 6 |
7 | NaN |
8 | 3 |
如果它是nan值的周期性順序，我可以使用該方法的periods引數，如此處所述。但是，鑒于這些值以隨機順序出現，我想知道如何做到這一點？.diff()nan
uj5u.com熱心網友回復：
您需要dropna設定一個臨時變數，reindex如下所示：
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"col": [1, np.nan, 3, 4, np.nan, np.nan, 10, np.nan, 13]})
idx = df.index # create index from original data
tmp = df.dropna() # drop nan rows
tmp.diff().reindex(idx) # reindex to original index
>>>
| col |
|-----|
0 | NaN |
1 | NaN |
2 | 2 |
3 | 1 |
4 | NaN |
5 | NaN |
6 | 6 |
7 | NaN |
8 | 3 |
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