我有一个这样的数据框，
date
2017-04-03
2017-04-27
2017-04-30
2017-05-02
2017-05-04
2017-05-31
2017-06-14
2017-07-12
2017-07-17
2017-08-06
2017-08-22
2017-10-16
2017-10-24
2017-11-02
2017-11-27
2017-12-10
2018-02-20
2018-03-05
2018-03-08
2018-03-27
2017-04-02
2017-04-04
2017-04-13
2017-04-18
2017-04-20
2017-04-27
2017-05-02
我试图找出每个月的最大差额。
因此创建一个像这样的新列df['difference']=df.date.diff()
date difference
2017-04-03 NaT
2017-04-27 24 days
2017-04-30 3 days
2017-05-02 2 days
2017-05-04 2 days
2017-05-31 27 days
2017-06-14 14 days
2017-07-12 28 days
2017-07-17 5 days
2017-08-06 20 days
2017-08-22 16 days
2017-10-16 55 days
2017-10-24 8 days
2017-11-02 9 days
2017-11-27 25 days
2017-12-10 13 days
2018-02-20 72 days
2018-03-05 13 days
2018-03-08 3 days
2018-03-27 19 days
2017-04-02 -359 days
2017-04-04 2 days
2017-04-13 9 days
2017-04-18 5 days
2017-04-20 2 days
2017-04-27 7 days
2017-05-02 5 days
现在我需要找到每3个月的最大差额。
我的代码
df.groupby(df['date'].dt.month//3).apply(lambda x: x['difference'].max())
我会得到什么，
date
0 72 days
1 27 days
2 28 days
3 55 days
4 13 days
我的预期输出是这样的。
27 days
28 days
28 days
28 days
28 days
...
...
请帮助获得我的预期输出。预先感谢。