处理数据的时候，会遇到差分，差分有多阶差分和多步差分。处理时间序列的数据都可能遇到多阶和多步差分。为了方便，编写了差分公式以及差分还原公式。
1、原始数据
| date | water power |
| 198901 | 67.20 |
| 198902 | 65.30 |
| 198903 | 74.40 |
| 198904 | 95.10 |
| 198905 | 117.80 |
| 198906 | 126.10 |
| 198907 | 125.20 |
二、多阶、多步差分的计算
#自定义差分 seires是数组名称是NUMPY或者DATAFRAME数组；step是步长或者周期，也就是步差分参数,是整数，可以小于0；finite是差分阶数，为大于零的整数；axis 是列差分或者行差分，分别为1,0，默认为0）
def yydiff(seires,step,finite,axis):
data3=data2
for mm in range(0,finite): #计算阶差分
yydiff_step=data3.diff(step,axis) #计算步差分
yydata_finite=data3[:step]
data3=yydiff_step.dropna() #删掉差分被差掉的记录
kk=0
for kk in r
