Python中可通过NumPy、Pandas等开源工具实现数据差分操作，核心是计算样本间差值以消除非平稳时间序列的趋势性干扰，分为一阶、高阶与季节性差分三类。文章介绍了两类工具的实现方案与优劣势对比，讲解了差分后数据的平稳性验证与参数优化方法，并结合海外跨境电商建模案例展示实操流程，同时提到可通过PingCode管理差分处理的项目进度与版本迭代，最后预测AI辅助差分参数调优将成为未来发展趋势。