我写了一个可以工作的代码，但是我很确定我可以使用一些pandas函数使它更好。如果你能给我一些建议，我会很感激的。
作为背景，我已经抓取了一些社交媒体帖子，我想得到两个帖子之间的时间差(以天为单位)(我为不同的搜索关键字做了这个)。
DF是这样的:
-关键字,日期
0서예지2021-07-25
1서예지2021-07-25
2서예지2021-07-25
3서예지2021-07-25
4서예지2021-07-22
... ... ...
8808 13:00 00
8809 13:00 00
8810 13:00 00
8811 13:00 00
8812 13:00 00
我写了这段代码，它给了我我想要的结果:一个以天为单位的列，在这一行和前一行之间的时间差。
(第8列为日期列)
df_score = df_score.sort_values(by='date', ascending=True)
df_score['time_diff'] = pd.Series('', dtype='timedelta64[ns]')
temp2 = pd.DataFrame()
for keyword in df_score['keyword'].unique():
temp = df_score.loc[df_score['keyword']==f'{keyword}']
temp.iat[0,-1] = temp.iat[0,8] - temp.iat[0,8] # set first value of the table to 0
for i in range(1, len(temp['score'])):
temp.iat[i,-1] = temp.iat[i,8] - temp.iat[i-1,8]
temp2 = temp2.append(temp)
df_score['time_diff'] = temp2['time_diff']
我该如何改进它?我认为当pandas函数存在时，使用一个循环是不理想的。
试试这个:
df_score['time_diff'] = df_score.groupby('keyword')['date'].diff()