pandas diff函数
    pandas是一种强大的数据分析工具，包含大量的数据处理函数。其中之一就是diff()函数，用于计算时间序列或者数据序列中相邻元素的差值。
    函数原型：
    pandas.DataFrame.diff(periods=1, axis=0)
    参数说明：
    periods: 计算差分的周期数，默认为1，表示相邻两个元素的差值。
    axis: 作用轴，默认为0，表示行方向。
    函数功能：计算相邻元素的差值。
    具体实例：
    import pandas as pd
    import numpy as np
    data = {'value': [1, 3, 6, 10, 15]}
    df = pd.DataFrame(data)
    # 计算相邻元素的差值
    diff_value = df['value'].diff(periods=1, axis=0)
    # 打印结果
    print(diff_value)
    输出结果：
    0    NaN
    1    2.0
    2    3.0
    3    4.0
    4    5.0
    Name: value, dtype: float64
    解析：
    在上面的例子中，我们创建了一个5个元素的Series，接着用diff()函数计算了相邻元素的差值。由于第一个元素没有前驱元素，所以差值为NaN。而后面每个元素的值就是与前一个元素的差值。
    下面我们还可以通过设置periods参数来计算不同周期的差值：
    解析：
diff函数
    这里我们设置periods参数为1和2，分别计算相邻两个元素和相邻三个元素的差值。可以看到，diff_value_1和前面的结果相同，而diff_value_2将所有连续三个元素的差值计算了出来。
    总结：
    pandas的diff()函数是一种方便的数值计算工具。它可以帮助我们计算时间序列或数据序列中相邻元素的差值，方便我们进行二次分析和工作。更多函数的相关介绍和使用方法可以参考官方文档。

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