A. 如何用Python对数据进行差分
处理过与时间有关的数据的人都知道，差分变化经常用来使得结果更加直观。在这篇文章里将会教你如何用Python来实现这一目的，读完这篇文章，你将会掌握以下技能：
1、知道什么是差分变换以及滞后差分和差分阶数的设置
2、如何手动计算差分
3、怎样使用Pandas内置的差分函数
所以，让我们赶紧开始吧！
为什么要对时间序列数据进行差分？
首先来看下为什么要对数据进行差分变化，差分变化可以消除数据对时间的依赖性，也就是降低时间对数据的影响，这些影响通常包括数据的变化趋势以及数据周期性变化的规律。进行差分操作时，一般用现在的观测值减去上个时刻的值就得到差分结果，就是这么简单，按照这种定义可以计算一系列的差分变换。
滞后差分
连续观测值之间的差分变换叫做一阶滞后差分。滞后差分的步长需要根据数据的时间结构做调整，例如对于周期性变化的数据，这个时间步长就是数据变化的周期。
差分阶数
在进行一次差分之后，时间项的作用并没有完全去掉，将会继续对差分结果进行差分变化，直到完全消除时间项的影响因素为止，这个过程中进行的差分操作次数就称为差分阶数。
洗发水销售数据
这份数据是三年来每月洗发水的销售情况，总共有36个数据记录，原始数据来自Makridakis, Wheelwright和 Hyndman (1998).，可以从下面的地址下到数据：
下面的代码将会导入数据并将结果画成折线图，如下所示：
手动差分
在这一部分中，我们将会自定义一个函数来实现差分变换，这个函数将会对提供的数据进行遍历并根据指定的时间间隔进行差分变换。具体代码如下：
从上面的代码中可以看到该函数将会根据指定的时间间隔来对数据进行变换，一般来说，通常会计算间隔一个数据的差分，这样的结果比较可靠。当然，我们也可以将上面的函数进行一定的改进，加入差分阶数的指定。
下面将这函数应用到上面洗发水销售的数据中去，运行之后绘出下面的图，具体如下：
自动差分
Pandas库里提供了一个函数可以自动计算数据的差分，这个函数是diff()，输入的数据是“series'或”DataFrame'类型的，像前面自定义函数那样，我们也可以指定差分的时间间隔，不过在这里这个参数叫做周期。
下面的例子是用Pandas内置函数来计算差分的，数据类型是series的，使用Pandas内置函数的好处是代码工作量减少了不少，而且绘出的图中包含更详细的信息，具体效果如下：
总结
读完本文想必你已经学会用python来实现对数据的差分了，尤其是对差分的概念，手动差分，以及使用Pandas内置函数进行差分都有所了解了。如果有什么好的想法欢迎在评论栏里留下。
B. 什么叫做差分法差分法的具体步骤是什么
差分法的定义及具体步骤如下：
一、差分法是微分方程的一种近似数值解法。具体地讲，差分法就是把微分用有限差分代替，把导数用有限差商代替，从而把基本方程和边界条件（一般均为微分方程）近似地改用差分方程（代数方程）来表示，把求解微分方程的问题改换成为求解代数方程的问题。在弹性力学中，用差分法和变分法解平面问题。
二、差分法的具体步骤:
1、“差分法”本身是一种“精算法”而非“估算法”，得出来的大小关系是精确的关系而非粗略的关系；
2、“差分法”与“化同法”经常联系在一起使用，“化同法紧接差分法”与“差分法紧接化同法”是资料分析速算当中经常遇到的两种情形。
3、“差分法”得到“差分数”与“小分数”做比较的时候，还经常需要用到“直除法”。
4、如果两个分数相隔非常近，我们甚至需要反复运用两次“差分法”，这种情况相对比较复杂，但如果运用熟练，同样可以大幅度简化计算。
C. 如何使用eviews进行广义差分法补救的要步骤
点击Genr 输入：dy=y-p*y（-1），dx=x-p*x（-1），p=1-DW/2，DW在回归分析表里里可查到。
回归分析是解析注目变量和因子变量并明确两者关系的统计方法。此时,我们把因子变量称为说明变量,把注目变量称为目标变量(被说明变量)。
(3)怎样对数据进行差分处理扩展阅读：
eviews主要功能：
1、采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作。
2、输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列。
3、计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图。
4、进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验。
5、执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等。
6、对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计。
7、对联立方程进行线性和非线性的估计。
8、估计和分析向量自回归系统。
9、多项式分布滞后模型的估计。
10、回归方程的预测。
11、模型的求解和模拟。
12、数据库管理。
13、与外部软件进行数据交换。
D. Eviews 里如何对变量进行差分
Eviews 里对变量进行差分步骤如下：
1、打开Eviews软件，建立数据，这里以2006~2015珠海房价Y与X人均GDP为例，建立工作文件。
在满足“适用形式”的两个分数中，我们定义分子与分母都比较大的分数叫“大分数”，分子与分母都比较小的分数叫“小分数”。
而这两个分数的分子、分母分别做差得到的新的分数我们定义为“差分数”。例如：324/53.1与313/51.7比较大小，其中324/53.1就是“大分数”，313/51.7就是“小分数”，而324-313/53.1-51.7=11/1.4就是“差分数”。
“差分法”使用基本准则—— “差分数”代替“大分数”与“小分数”作比较：
1、若差分数比小分数大，则大分数比小分数大；
2、若差分数比小分数小，则大分数比小分数小；
3、若差分数与小分数相等，则大分数与小分数相等。
比如上文中就是“11/1.4代替324/53.1与313/51.7作比较”，因为11/1.4>313/51.7（可以通过“直除法”或者“化同法”简单得到），所以324/53.1>313/51.7。
E. Eviews 里如何对变量进行差分
按genr，在对话框里面输入Y=d(X)，X就是你要进行差分的变量，Y就是差分后保存的变量，然后按Ok就可以了。如果是二阶，就输入Y=d(X，2)，N阶就是Y=d(X，N)
(5)怎样对数据进行差分处理扩展阅读
概念：
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。
另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。变量可以通过变量名访问。在指令式语言中，变量通常是可变的；
但在纯函数式语言（如Haskell）中，变量可能是不可变（immutable）的。在一些语言中，变量可能被明确为是能表示可变状态、具有存储空间的抽象（如在Java和Visual Basic中）；
但另外一些语言可能使用其它概念（如C的对象）来指称这种抽象，而不严格地定义“变量”的准确外延。