在Python中，可以使用`numpy`和`pandas`库来计算序列的差分。以下是使用这些库进行一阶和二阶差分的示例代码：
一阶差分
```python
import numpy as np
import pandas as pd
生成模拟数据
df = pd.DataFrame（{'a': np.random.randint（1, 100, 10）, 'b': np.random.randint（1, 100, 10）}, index=map（str, range（10）））
纵向一阶差分，当前行减去上一行
df_diff_1 = df.diff（）.dropna（） 删除第一行NaN值
横向一阶差分，当前列减去左边的列
df_diff_1_axis1 = df.diff（axis=1）.dropna（axis=1） 删除第一列NaN值
二阶差分```python纵向二阶差分
df_diff_2 = df.diff（periods=2）.dropna（） 删除第一行NaN值
请注意，差分操作会减少序列的长度，因为差分后的序列长度比原始序列少一。