我有一个如下所示的Pandas数据框：
c1 c2 c3 c4
p1 q1 r1 20
p2 q2 r2 10
p3 q3 r1 30
所需的输出看起来像这样。
c1 c2 c3 c4 NewColumn(c1.1)
p1 q1 r1 20 0
p2 q2 r2 10 p2-p1
p3 q3 r1 30 p3-p2
我的数据集的形状是（333650,665）我想对所有列都这样做。有什么方法可以做到这一点？
我正在使用的代码：
data = pd.read_csv('Mydataset.csv')
i=0
j=1
while j < len(data['columnname']):
j=data['columnname'][i+1] - data['columnname'][i]
i+=1 #Next value of column.
j+=1 #Next value new column.
print(j)
最佳答案
这是你想要的吗？它使用shift方法找到特定列的行之间的差异，并将其分配给新列。
请注意，我正在使用Dave的数据。
df['New Column'] = df.a.sub(df.a.shift()).fillna(0)
a b c New Column
0 1 1 1 0.0
1 2 1 4 1.0
2 3 2 9 1.0
3 4 3 16 1.0
4 5 5 25 1.0
5 6 8 36 1.0
对于多列，这可能就足够了：
M = df.diff().fillna(0).add_suffix('_1')
#concatenate along the columns axis
pd.concat([df,M], axis = 1)
a b c a_1 b_1 c_1
0 1 1 1 0.0 0.0 0.0
1 2 1 4 1.0 0.0 3.0
2 3 2 9 1.0 1.0 5.0
3 4 3 16 1.0 1.0 7.0
4 5 5 25 1.0 2.0 9.0
5 6 8 36 1.0 3.0 11.0
关于python - Python Pandas:列值的差异插入到新列中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/60354948/