根据累积值将非累积计算为新列（Python）

Question

我的目标是在下面转换-当前数据输出

通过添加一个名为Cases的新列，该列是非累积的，无法进一步分析。

我已经尝试过此解决方案，但是我不确定我的错误-

Data["Cases"] = Data.groupby(level=0).diff().fillna(Data).reset_index()

请告知

Answer 1

一种简单的方法是获取累积列中的值的滞后，然后计算累积和滞后之间的差。

import pandas as pd

date = ['2020-03-01','2020-03-02','2020-03-03','2020-03-04','2020-03-05'] 
cases = [1, 2, 4, 7, 10]
data = list(zip(date, cases))

df = pd.DataFrame(data, columns=['Date','Cases'])
df['Lag'] = df.Cases.shift(1).fillna(0)
df['Daily Cases'] = df.Cases - df.Lag

print(df)
         Date  Cases  Lag  Daily Cases
0  2020-03-01      1  0.0          1.0
1  2020-03-02      2  1.0          1.0
2  2020-03-03      4  2.0          2.0
3  2020-03-04      7  4.0          3.0
4  2020-03-05     10  7.0          3.0

请记住，这里的顺序很重要。因此，请按升序对累积列进行排序。

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