我有一个由两列组成的数据框，其中填充了浮点值。我需要在当前“ h”值之前的索引处计算“ h”的所有值减去“ c”的所有值。因此，例如，对于第1行中的“ h”，我需要计算1.17322-1.17285（上一行中“ c”的值），我尝试了几种不同的方法来完成此操作，包括使用：.iloc，。 shift（）、. groupby（）和.diff（），但我无法准确获得所需的内容。
如果有人可以帮助，将不胜感激
c h
0 1.17285 1.17310
1 1.17287 1.17322
2 1.17298 1.17340
3 1.17346 1.17348
4 1.17478 1.17511
5 1.17595 1.17700
6 1.17508 1.17633
7 1.17474 1.17545
8 1.17463 1.17546
9 1.17224 1.17468
10 1.17437 1.17456
11 1.17552 1.17641
12 1.17750 1.17784
13 1.17694 1.17770
尝试使用shift，例如：
df['c_shift'] = df['c'].shift()
df['diff'] = df['h'] - df['c_shift']
print(df)
输出：
c h c_shift diff
0 1.17285 1.17310 NaN NaN
1 1.17287 1.17322 1.17285 0.00037
2 1.17298 1.17340 1.17287 0.00053
3 1.17346 1.17348 1.17298 0.00050
4 1.17478 1.17511 1.17346 0.00165
5 1.17595 1.17700 1.17478 0.00222
6 1.17508 1.17633 1.17595 0.00038
7 1.17474 1.17545 1.17508 0.00037
8 1.17463 1.17546 1.17474 0.00072
9 1.17224 1.17468 1.17463 0.00005
10 1.17437 1.17456 1.17224 0.00232
11 1.17552 1.17641 1.17437 0.00204
12 1.17750 1.17784 1.17552 0.00232
13 1.17694 1.17770 1.17750 0.00020
当然，您可以一步完成此操作：
df['diff'] = df['h'] - df['c'].shift()
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