Python | Serie Pandas.diff()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

Pandas Series.diff() se utiliza para encontrar diferencias entre elementos de la misma serie. La diferencia es secuencial y depende del parámetro de período pasado al diff()método.

Sintaxis: Serie.diff(períodos=1)

Parámetros:
períodos: valor entero, resta el elemento antes/después del período del elemento actual. También se aceptan valores negativos.

Tipo de retorno: Serie

 
Ejemplo:
En este ejemplo, se crean dos series a partir de listas de Python. diff()El método se llama en ambas series, una vez con un período positivo y una vez con un valor negativo pasado al parámetro del período.

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# importing numpy module 
import numpy as np 
    
# creating list
list =[15, 2, 34, 12, 4, 0, 9, 7]
  
# creating series
series = pd.Series(list)
  
# calling method with period 2
period2 = series.diff(2)
  
# Passing Negative value to period
# passing period of -1
period_1 = series.diff(-1)
  
# display
print('Diff with period 2:\n{}\n\
       Diff with period -1:\n{}'.format(period2, period_1))

Producción:

Diff with period 2:
0     NaN
1     NaN
2    19.0
3    10.0
4   -30.0
5   -12.0
6     5.0
7     7.0
dtype: float64

Diff with period -1:
0    13.0
1   -32.0
2    22.0
3     8.0
4     4.0
5    -9.0
6     2.0
7     NaN
dtype: float64

Explicación: En la primera salida con el período 2, el valor en la i-ésima posición se restó de la (i+2)-ésima posición y se almacenó en la (i+2)-ésima posición. En la segunda salida, el valor en la i-ésima posición se restó de los valores en la (i-1)-ésima posición y se almacenó en la (i-1)ésima posición.

Nota: Los primeros/últimos valores n en la serie de salida son NaN según el signo del período (primero si el período es positivo y último si es negativo, donde n es el período).