熊猫groupby和diff基于两列

Question

假设我有以下dataframe：

df = pd.DataFrame(
    {
        'A': ['a', 'a', 'b', 'b'],
        'B': [10, 8, 6, 4],
        'C': [9, 7, 5, 3]
    }
)

我想实现这一目标：

df.groupby('A').B.apply(lambda x: x.diff())

但是我希望diff()在B和C之间，而不是B和B之间（希望这是有道理的）。我可以执行以下操作来实现我所追求的diff()：

df.C.shift(-1)-df.B

但是我在如何将其合并到我的groupby逻辑中停留。

最终结果如下：

0    NaN
1   -3.0
2    NaN
3   -3.0

有什么想法吗？

Answer 1

IIUC，使用：

s = df.groupby('A').apply(lambda x: x.C - x.B.shift()).reset_index(drop=True)
print(s)

此打印：

0    NaN
1   -3.0
2    NaN
3   -3.0