为 `cudf` 做 `diff` 的最有效方法是什么
what is the most efficient way to do `diff` for a `cudf`
rapids.ai cudf 类型与 pandas 有点兼容，但这里有一个奇怪的不兼容。 cudf.Series 有一个 .diff() 方法，但是 cudf.DataFrame 似乎没有。这非常烦人（例如，考虑一个股票价格数据框，其中列对应于工具）。有，当然，kludgy ays 来解决这个问题（转换为 pandas 数据框并返回到脑海中），但我想知道规范的方法是什么。有什么建议吗？
cuDF Python 涵盖了 pandas API 的大部分内容，但存在一些空白（因为您已经 运行 进入此处）。
今天，在每一列上 运行 diff 和 return 数据框的最简单方法如下：
cudf.DataFrame({col: df[col].diff() for col in df.columns})
rapids.ai cudf 类型与 pandas 有点兼容，但这里有一个奇怪的不兼容。 cudf.Series 有一个 .diff() 方法，但是 cudf.DataFrame 似乎没有。这非常烦人（例如，考虑一个股票价格数据框，其中列对应于工具）。有，当然，kludgy ays 来解决这个问题（转换为 pandas 数据框并返回到脑海中），但我想知道规范的方法是什么。有什么建议吗？
cuDF Python 涵盖了 pandas API 的大部分内容，但存在一些空白（因为您已经 运行 进入此处）。
今天，在每一列上 运行 diff 和 return 数据框的最简单方法如下：
cudf.DataFrame({col: df[col].diff() for col in df.columns})