Pandas减去.iloc的列不能用。

我有一个 dataframe

test = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3], 'col2':['a','b','c']})

test
Out[79]: 
   col1 col2
0     1    a
1     2    b
2     3    c

我想计算以下的 “初差”。col1 明确使用 iloc 但结果却是胡说八道。

test.iloc[1:,0] - test.iloc[:-1,0]
Out[80]: 
0    NaN
1    0.0
2    NaN
Name: col1, dtype: float64

我知道我可以用 pandas.DataFrame.diff 但我需要了解的机理的 iloc 导致失败。

解决方案：

问题是两个对象之间的索引值不同。

print (test.iloc[1:,0])
1    2
2    3
Name: col1, dtype: int64

print (test.iloc[:-1,0])

0    1
1    2
Name: col1, dtype: int64

可能的解决方案是创建相同的索引值:

a = test.iloc[1:,0].reset_index(drop=True) - test.iloc[:-1,0])
print (a)
0    1
1    1
Name: col1, dtype: int64

或者如果长度总是相同的话 将一个值转换为numpy数组:

a = test.iloc[1:,0] - test.iloc[:-1,0].values
print (a)

1    1
2    1
Name: col1, dtype: int64