💻数据分析利器：pandas中的`diff()`函数✨

在处理数据时，我们常常需要计算相邻行或列之间的差异值，这时`pandas`库中的`diff()`函数就派上用场啦！它的作用是返回两个连续元素之间的差值，默认是按行计算哦。

比如你有一组时间序列数据，想要知道每一天与前一天的变化量，`diff()`就能轻松搞定！只要简单调用`df['column'].diff()`，即可获得每行与前一行的差值结果。如果想按列操作，可以加上参数`periods=1, axis=1`。

此外，`diff()`还能指定周期数（如隔天或隔几行），非常灵活。无论是金融数据分析、库存监控还是趋势预测，这个函数都能帮你快速找到变化规律。💡

总之，`diff()`是数据分析和处理中不可或缺的小助手，快去试试吧！📊📈📉