Pandas DataFrame: 计算包含特定字符串的列的差值

假设我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含列标题中含有'cell'的列。我们可以使用 pandas 库的 filter 函数来选择这些列，然后使用 diff 函数计算它们之间的差异值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'cell_1': [1, 2, 3],
                   'cell_2': [4, 5, 6],
                   'not_cell': [7, 8, 9]})

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

# 计算每列的差异值
diffs = cell_cols.diff()

print(diffs)

输出：

   cell_1  cell_2
0     NaN     NaN
1     1.0     1.0
2     1.0     1.0

在这个例子中，我们选择了列标题中含有'cell'的两列（cell_1 和 cell_2），然后使用 diff 函数计算它们之间的差异值。结果是一个新的 DataFrame，其中包含每列的差异值。注意，在第一行中，所有差异值都是 NaN，因为没有前一个值来计算差异值。