Pandas DataFrame 计算包含特定字符串列的差值

使用 Pandas 的 filter 和 diff 函数可以轻松计算 DataFrame 中包含特定字符串列的差值，并修改列名以区分原始列和差值列。

方法:

使用 filter 函数选择列标题中包含特定字符串的列。
使用 diff 函数计算差值。
修改差值列的列名，将原列名加上 'diff' 后缀。
将计算结果合并回原 DataFrame。

示例代码:

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'cell_1': [1, 2, 3], 'cell_2': [4, 5, 6], 'cell_3': [7, 8, 9], 'other': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择列标题中包含 'cell' 的列
cell_cols = df.filter(like='cell')

# 计算差并修改列名
diff_cols = cell_cols.diff(axis=1)
diff_cols.columns = [col + '_diff' for col in cell_cols.columns]

# 将计算结果合并回原数据框
result = pd.concat([df, diff_cols], axis=1)

print(result)

输出结果:

   cell_1  cell_2  cell_3  other  cell_1_diff  cell_2_diff  cell_3_diff
0       1       4       7     10          NaN          3.0          3.0
1       2       5       8     11          NaN          3.0          3.0
2       3       6       9     12          NaN          3.0          3.0

解释:

输出结果包含了原数据框中的所有列，以及计算后的差列。
差列的列名为原列名加上 '_diff' 后缀。
由于 diff 函数会将第一行的值设为 NaN，因此第一行的差值也为 NaN。

注意:

可以根据实际情况修改 like 参数中的字符串，选择不同的列进行计算。
可以使用 axis 参数控制计算差值的方向。
可以根据需要修改差值列的列名后缀。

通过以上步骤，您可以轻松实现 Pandas DataFrame 中包含特定字符串列的差值计算，并对列名进行修改，方便后续数据分析和处理。