Question

我刚读过这个问题： In a Pandas dataframe, how can I extract the difference between the values on separate rows within the same column, conditional on a second column?

我完全被答案困惑了。这是怎么回事???

我的意思是，当我groupby('user')不应该结果时，按用户分组？无论我使用什么功能（平均值，总和等），我都希望得到这样的结果：

aa=pd.DataFrame([{'user':'F','time':0},
             {'user':'T','time':0},
            {'user':'T','time':0},
            {'user':'T','time':1},
            {'user':'B','time':1},
            {'user':'K','time':2},
            {'user':'J','time':2},
            {'user':'T','time':3},
            {'user':'J','time':4},
            {'user':'B','time':4}])
aa2=aa.groupby('user')['time'].sum()
print(aa2)

user
B    5
F    0
J    6
K    2
T    4
Name: time, dtype: int64

diff（）如何使用前一个在每个组中返回每行的差异？

aa['diff']=aa.groupby('user')['time'].diff()
print(aa)
   time user  diff
0     0    F   NaN
1     0    T   NaN
2     0    T   0.0
3     1    T   1.0
4     1    B   NaN
5     2    K   NaN
6     2    J   NaN
7     3    T   2.0
8     4    J   2.0
9     4    B   3.0

更重要的是，结果如何不是“用户”值的唯一列表？我发现许多使用groupby.diff（）的答案，但没有一个详细解释它。对我来说非常有用，并希望其他人能够理解它背后的机制。感谢。

数据帧groupby.diff（）感到困惑

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