Вы можете использовать .diff()
здесь, а затем заполнить NaN
первой записи соответствующим значением в столбце CumSum
:
df['Daily'] = df['CumSum']<b>.diff().fillna(df['CumSum'])</b>
Для данных данного примера, это дает нам:
>>> df
Day CumSum
0 Mon 1
1 Tue 4
2 Wed 8
3 Thu 16
4 Fri 25
5 Sat 32
6 Sun 43
>>> df['Daily'] = df['CumSum'].diff().fillna(df['CumSum'])
>>> df
Day CumSum Daily
0 Mon 1 1.0
1 Tue 4 3.0
2 Wed 8 4.0
3 Thu 16 8.0
4 Fri 25 9.0
5 Sat 32 7.0
6 Sun 43 11.0