Question

我们说我有以下多索引pandas Dataframe：

                     A    B
Date        Code     
01-01-2017  s1       1    2
            s2       3    1
01-02-2017  s1       2    2    
            s2       3    3

与讨论here的内容不同，我不希望.diff(1)对具有相同日期的值进行操作并在每个新日期重置，我希望.diff(1)提供以下输出：

                     A    B
Date        Code     
01-01-2017  s1       Nan  Nan
            s2       Nan  Nan
01-02-2017  s1       1    0    
            s2       2    1

即.diff(1)通过在级别0处的索引的不同值指定的块而不是在建议的链接中的块内来产生差异。换句话说，我想通过条目减去这两个矩阵：

|2    2|  _  |1    2| 
|3    3|     |3    1|

Answer 1

您可以使用groupby的第二级DataFrameGroupBy.diff：

df = df.sort_index()

df = df.groupby(level=1).diff()
print (df)
                   A    B
Date       Code          
01-01-2017 s1    NaN  NaN
           s2    NaN  NaN
01-02-2017 s1    1.0  0.0
           s2    0.0  2.0

因为如果使用第一级：

df = df.groupby(level=0).diff()
print (df)
                   A    B
Date       Code          
01-01-2017 s1    NaN  NaN
           s2    2.0 -1.0
01-02-2017 s1    NaN  NaN
           s2    1.0  1.0

多索引pandas数据帧和.diff（）

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