【Pandas DataFrame】diff()メソッドで、データフレームの各要素の変化量を計算することができます。

PandasのDataFrameには、「diff()メソッド」という機能があります。この機能を使うと、データフレームの各要素の変化量を計算することができます。

diff()メソッドは、データフレームの各要素を比較して、前の値との差を計算します。その結果、各要素の変化量を算出することができます。

例えば、以下のようなデータフレームを考えます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 4, 6, 8, 10]})
print(df)

実行結果：

   A   B
0  1   2
1  2   4
2  3   6
3  4   8
4  5  10

このデータフレームにdiff()メソッドを適用すると、以下のような結果が得られます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [2, 4, 6, 8, 10]})
print(df.diff())

実行結果：

     A    B
0  NaN  NaN
1  1.0  2.0
2  1.0  2.0
3  1.0  2.0
4  1.0  2.0

diff()メソッドを適用すると、各要素の変化量が算出されます。この例では、A列とB列の変化量がそれぞれ1.0と2.0となっています。

diff()メソッドを使うことで、データフレームの各要素の変化量を計算することができます。