这篇文章围绕Python差分数据处理展开，介绍了差分处理的核心逻辑与适用场景，对比了Pandas、NumPy、SciPy三大主流工具的差分能力，详细讲解了一阶、二阶差分的实操步骤与高阶差分、滑动差分的高级应用，分析了差分处理的常见误区与优化策略，结合Statista、Gartner等权威报告验证了Python差分工具的行业认可度，自然植入了PingCode用于相关项目协作管理，并在结尾总结了差分处理的价值，预测了AI驱动自动化差分的未来趋势