如何重新排列数据帧中的行，并获得与pandas中其他两列具有百分比差异的新列？

在pandas中，可以使用sort_values()函数重新排列数据帧中的行，并使用pct_change()函数计算与其他两列的百分比差异。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 重新排列数据帧中的行，按列A的值进行升序排列
df_sorted = df.sort_values('A')

# 计算与列B和列C的百分比差异，并创建新列
df_sorted['B_pct_diff'] = df_sorted['B'].pct_change()
df_sorted['C_pct_diff'] = df_sorted['C'].pct_change()

# 打印结果
print(df_sorted)

输出结果如下：

   A   B   C  B_pct_diff  C_pct_diff
0  1   6  11         NaN         NaN
1  2   7  12    0.166667    0.090909
2  3   8  13    0.142857    0.083333
3  4   9  14    0.125000    0.076923
4  5  10  15    0.111111    0.071429

在这个例子中，我们首先使用sort_values()函数按列A的值对数据帧进行排序。然后，我们使用pct_change()函数计算列B和列C与前一行的百分比差异，并将结果存储在新的列B_pct_diff和C_pct_diff中。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中，你需要根据具体的数据和需求进行相应的调整。