Oi, Fábio, tudo bem?
Desculpe a demora em te responder!
Você está absolutamente correto em suas observações. A função diff() do pandas calcula a diferença entre um elemento e o elemento anterior na série. Se as datas estiverem fora de ordem, a função pode não fornecer os resultados esperados. Portanto, é uma boa prática ordenar o DataFrame por data antes de aplicar a função diff(). O uso do sort_values() com inplace=True é uma maneira eficaz de fazer isso.
Por exemplo:
df.sort_values('data', inplace=True)
df['diferenca'] = df['valor'].diff()
Quanto à sua segunda pergunta, sim, você pode concatenar as colunas de mês e ano para criar uma nova coluna de data. O pandas é bastante flexível quando se trata de converter strings para datetime. A função to_datetime() do pandas pode lidar com uma variedade de formatos de data. Se você tiver uma coluna de mês e uma coluna de ano, você pode combiná-las em uma única coluna de data assim:
df['data'] = pd.to_datetime(df['ano'].astype(str) + '-' + df['mes'].astype(str))
A função to_datetime() deve ser capaz de lidar com os formatos "01/2023", "01, 2023" e "Mar-2023" sem problemas. No entanto, se você tiver um formato de data que to_datetime() não consegue interpretar automaticamente, você pode fornecer um argumento format para especificar o formato da data. Por exemplo, para o formato "Mar-2023", você poderia fazer:
df['data'] = pd.to_datetime(df['data'], format='%b-%Y')
Espero ter ajudado. Caso tenha dúvidas, não hesite em postar no fórum!
Abraços e bons estudos!
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