Numpy中的差分（numpy diff）在pandas Series中的应用

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy的差分函数（numpy diff）在pandas Series中进行差分，以便更好地理解时间序列数据的趋势变化。差分是一种从数据中提取趋势变化的方法，可以在金融、经济、工业等多个领域中发挥重要作用。

阅读更多：Numpy 教程

Numpy中的差分概述

在Numpy中，差分函数numpy.diff可以计算序列之间的差异，返回一个包含各个元素之间差值的新数组。假设我们有以下数组：

import numpy as np
arr = np.array([1, 3, 5, 7])

如果我们想要计算相邻元素之间的差异，可以通过如下代码得到一个包含3个元素的新数组：

np.diff(arr)

输出结果为：

array([2, 2, 2])

在pandas Series中应用Numpy差分

差分在时间序列数据中非常常见。例如，我们可能有一个包含某支股票每日收盘价的pandas Series，我们想要计算相邻日期之间的变化量。在这种情况下，我们可以使用Numpy的diff函数。

import pandas as pd

data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04'], 
        'price': [10.0, 12.5, 15.0, 14.0]}
df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

print(df)

输出结果为：

        date  price
0 2021-01-01   10.0
1 2021-01-02   12.5
2 2021-01-03   15.0
3 2021-01-04   14.0

我们可以使用diff函数计算相邻日期之间的变化量：

diff = np.diff(df['price'])
print(diff)

输出结果为：

array([ 2.5,  2.5, -1. ])

注意，我们的差分结果长度比原始序列少1，因为我们需要计算相邻元素之间的变化量，而最后一个元素没有“下一个元素”用于计算差异。

我们可以将差异添加到DataFrame中，得到一个包含每日变化量的新列：

df['change'] = np.concatenate([[0], diff])
print(df)

输出结果为：

        date  price  change
0 2021-01-01   10.0     0.0
1 2021-01-02   12.5     2.5
2 2021-01-03   15.0     2.5
3 2021-01-04   14.0    -1.0

总结

在本文中，我们介绍了Numpy的差分函数，在pandas Series中的应用。差分是一种从数据中提取趋势变化的方法，可以帮助我们更好地理解时间序列数据的趋势变化。通过使用Numpy的diff函数，我们可以方便地计算相邻元素之间的差异，并将结果添加到DataFrame中。差分在金融、经济、工业等多个领域中都有重要的应用。