根据另一列的dif值创建一列

Question

我有一个像这样的数据框：

|    | Vowel   |   Number |
|---:|:--------|---------:|
|  0 | a       |        2 |
|  1 | b       |        3 |
|  2 | c       |        4 |
|  3 | a       |        4 |
|  4 | a       |        8 |
|  5 | b       |        2 |
|  6 | c       |        5 |
|  7 | c       |        9 |

我想根据元音和数字列创建具有差异值的列。我想要这个输出：

|    | Vowel   |   Number |   Diff |
|---:|:--------|---------:|-------:|
|  0 | a       |        2 |    nan |
|  1 | b       |        3 |    nan |
|  2 | c       |        4 |    nan |
|  3 | a       |        4 |      2 |
|  4 | a       |        8 |      4 |
|  5 | b       |        2 |     -1 |
|  6 | c       |        5 |      1 |
|  7 | c       |        9 |      4 |

因此，在元音列中查找值'a'时，第一个'a'将获得值nan，因为之前在'Number'列中没有值。第二个'a'的值为2，因为4-2 =2。（数字列）。

我正在做这样的事情：

for i in list(set(df['Vowel'])):
    one_vowel = df[df['Vowel'] == i]
    for n in one_vowel['Number'].diff():
        print(f'{i} and {n}')

结果：

b and nan
b and -1.0
a and nan
a and 2.0
a and 4.0
c and nan
c and 1.0
c and 4.0

但是我想根据该列获得正确的顺序。

请帮助我吗？

Answer 1

尝试一下，

df['Diff'] = df.groupby('Vowel')['Number'].diff()

输出，

0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    2.0
4    4.0
5   -1.0
6    1.0
7    4.0
Name: Diff, dtype: float64