在Pandas中，减去按ID分组的数据帧中每一年的连续行

在Pandas中，可以通过使用groupby函数按照ID进行分组，然后使用diff函数计算每一年的连续行之间的差异。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {
    'ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
    'Year': [2018, 2018, 2019, 2018, 2019, 2019, 2020],
    'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照ID分组，并计算每一年的连续行之间的差异
df['Diff'] = df.groupby('ID')['Value'].diff()

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

  ID  Year  Value  Diff
0  A  2018     10   NaN
1  A  2018     20  10.0
2  A  2019     30  10.0
3  B  2018     40   NaN
4  B  2019     50  10.0
5  B  2019     60  10.0
6  B  2020     70  10.0

在这个示例中，我们首先创建了一个包含ID、Year和Value列的数据帧。然后，我们使用groupby函数按照ID进行分组。接下来，我们使用diff函数计算每一年的连续行之间的差异，并将结果存储在新的Diff列中。最后，我们打印了结果数据帧。

这个示例展示了如何在Pandas中处理按ID分组的数据帧中每一年的连续行。你可以根据实际需求对代码进行修改和扩展。

关于Pandas的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云文档中的Pandas使用文档。