【Python数据清洗】python 错位相减，同一行（列）的错位相相减shift（）

今天接到一个需求，要求对数据错位相减。感觉写得有点麻烦，如果有其他方法，欢迎留言交流

数据说明：有客户、消费日期、消费额度

求解目标：对于同一个客户，对日期升序排序，如果下一个日期的消费额度大于上一个日期的消费额度，则标记，最终取出第一次发生时对应的较大的日期

最简单的方法是使用 pandas.Series.shift 具体可参考官方文档

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.shift.html

import pandas as pd
import numpy as npdf = pd.DataFrame({'persion':['A','A','A','A','B','B','B','B','B', 'C' ,'D','D','D'], 'date':[0, 1, 6,  4, 1, 7, 4, 5, 6, 3, 1, 2, 3], 'price':[1, 5, 3, 0, 2, 4, 5, 8, 3, 5, 7, 7, 7 ]})# 组内排序
df['sort_id'] = df['date'].groupby(df['persion']).rank()
df.sort_values(by = ['persion', 'sort_id'], axis=0, inplace=True)
df['price_y'] = df["price"].shift(1)

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Date：202001009
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