python - 如何查找给定数据帧的多个列之间的差异并将结果另存为单独的数据帧

我有如下数据框，

df = pd.DataFrame({'A':[1,4,7,1,4,7],'B':[2,5,8,2,5,8],'C':[3,6,9,3,6,9],'D':[1,2,3,1,2,3]})
    A   B   C   D
0   1   2   3   1
1   4   5   6   2
2   7   8   9   3
3   1   2   3   1
4   4   5   6   2
5   7   8   9   3

如何找到列（A和B）之间的差异并另存为AB，如何使用（C＆D）并保存为数据框内的CD。

预期产量：

    AB   CD
0   1.0 -2.0
1   1.0 -4.0
2   1.0 -6.0
3   1.0 -2.0
4   1.0 -4.0
5   1.0 -6.0

尝试使用

d = dict(A='AB', B='AB', C='CD', D='CD')
df.groupby(d, axis=1).diff()

如here所述，此方法对sum()效果很好，但对diff()效果不理想。有人可以解释为什么吗？

最佳答案

区别在于diff不是像sum这样的聚合值，而是返回新的2列-首先由NAN填充，然后由值填充。

因此，这里可能的解决方案是通过NaN仅删除DataFrame.dropna列：

d = dict(A='AB', B='AB', C='CD', D='CD')
df1 = df.rename(columns=d).groupby(level=0, axis=1).diff().dropna(axis=1, how='all')
print (df1)
    AB   CD
0  1.0 -2.0
1  1.0 -4.0
2  1.0 -6.0
3  1.0 -2.0
4  1.0 -4.0
5  1.0 -6.0