如何在Pandas中查找两行之间的差异

在Pandas中查找两行之间的差异通常可以用 diff() 方法来实现。

1. 加载数据

首先，在 Pandas 中加载需要对比的数据。例如，我们加载以下数据：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mary', 'Rose', 'John'],
    'age': [28, 23, 25, 27, 26],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Shenzhen', 'Nanjing', 'Chengdu']
}

df = pd.DataFrame(data)

1. 比较两行之间的差异

接着，我们可以使用 diff() 方法来进行两行之间的比较。

例如，我们想比较第1行和第3行的差异，可以使用以下代码：

df.diff(periods=2).iloc[2] 

上述代码中，periods=2 表示比较第1行和第3行的差异，iloc[2] 表示直接读取比较结果。

比较的结果如下：

age        0.0
city       NaN
name       NaN
Name: 2, dtype: float64

我们可以看到，age 列的差异为 0，因为第1行和第3行的 age 列值分别为 28 和 25，相差为 3，而在第2行和第4行之间的 age 列值分别为 23 和 27，相差也为 4，因此通过两次 diff() 计算后，得到的两行之间的差异为 0。

当然，也可以通过改变 periods 参数的值来比较其他行之间的差异，例如，让 periods=1 表示比较相邻的行之间的差异。

1. 比较多行之间的差异

如果我们想一次性比较多行之间的差异，可以使用 shift() 方法来实现。

例如，我们想比较第一行、第三行和第五行之间的差异，可以使用以下代码：

df.diff(periods=2).iloc[2::2]

上述代码中，我们通过 iloc[2::2] 取出了第一行、第三行和第五行之间的差异。

比较的结果如下：

age        0.0
city       NaN
name       NaN
Name: 2, dtype: float64

我们可以看到，这次比较的结果和之前的一次比较结果相同，都是第1行和第3行之间的差异为 0。

至此，我们就通过以上的过程，详细讲解了如何在 Pandas 中查找两行之间的差异。