時系列データの現在データと数分データ前との差分を求める

Question

例えば、1分ごとに時系列データをpandasのデータフレームに格納しているとして、数分前のデータと現在のデータとの差分を求める場合、どのようにすれば速く処理することができますか？

Answer 1

shiftメソッドを使って必要な分だけシフトして必要な計算をするのはいかがでしょうか？
コードイメージは以下です。

df[シフトしたい列].shift(periods=ずらしたい数（正なら前・負なら後）)

Comments

[super_tomato]

ご回答ありがとうございました！

[super_tomato]

ご回答ありがとうございました！

Answer 2

データが

1分ごとに時系列データ

になっているのであれば、diff() を使って行間の差にて求めることができます。

import pandas as pd
import numpy as np

N = 10
df = pd.DataFrame(
    {'data':np.random.randint(0,10,N)},
    index = pd.date_range('2018/01/01', periods=N, freq='min'))

df['diff_1'] = df.data.diff()
df['diff_5'] = df.data.diff(5)
print(df)
#                     data  diff_1  diff_5
#2018-01-01 00:00:00     3     NaN     NaN
#2018-01-01 00:01:00     5     2.0     NaN
#2018-01-01 00:02:00     2    -3.0     NaN
#2018-01-01 00:03:00     8     6.0     NaN
#2018-01-01 00:04:00     7    -1.0     NaN
#2018-01-01 00:05:00     2    -5.0    -1.0
#2018-01-01 00:06:00     1    -1.0    -4.0
#2018-01-01 00:07:00     0    -1.0    -2.0
#2018-01-01 00:08:00     5     5.0    -3.0
#2018-01-01 00:09:00     5     0.0    -2.0

Comments

[super_tomato]

diff()でできたんですね。調べてもあまり引数について出てこなかったので知りませんでした。
ありがとうございます！

[super_tomato]

diff()でできたんですね。調べてもあまり引数について出てこなかったので知りませんでした。
ありがとうございます！