两行之间的减法

Question

我有一个类似的数据集：

name   group   val1  val2  
John    A       3     2     
Cici    B       4     3     
Ian     C       2     2     
Zhang   D       2     1
Zhang   E       1     2
Ian     F       1     2
John    B       2     1
Ian     B       1     2

我做了一个 pivot 表，现在使用这段代码看起来像这样

df_pivot = pd.pivot_table(df, values=['val_1, val_2], index=['name', 'group']).reset_index()
df

name   group   val1  val2  
John    A       3     2     
John    B       2     1     
Ian     C       2     2     
Ian     F       1     2
Ian     B       1     2
Zhang   D       2     1
Zhang   E       1     2
Cici    B       4     3  

在 pivot 表之后，我需要计算 1) groupby name 2) 计算组之间的增量。 以约翰为例 output 应该是：

John    A-B       1     1    
Ian     C-F       1     0
        F-B       0     0
        B-C       1     0  (the delta is -1, but we only do absolute value)

如何从我的 pivot 表继续前进

Answer 1

使用简单的groupby function 无法直接将每个组合减去（ab，ac，bc）。 我建议您使用 pivot 您的数据并使用自定义 function 来计算可能差异的每种组合：

import pandas as pd
import itertools

def combo_subtraction(df, level=0):
    unique_groups = df.columns.levels[level]
    combos = itertools.combinations(unique_groups, 2)
    
    pieces = {}
    for g1, g2 in combos:
        name = "{}-{}".format(g1, g2)
        pieces[name] = df.xs(g1, level=level, axis=1) - df.xs(g2, level=level, axis=1)
    return pd.concat(pieces)

out = (df.pivot(index="name", columns="group") # convert data to wide format
       .pipe(combo_subtraction, level=1)       # apply our combination subtraction
       .dropna()                               # clean up the result
       .swaplevel()
       .sort_index())

print(out)
           val1  val2
name
Ian   A-B   0.0   0.0
      A-C  -1.0   0.0
      B-C  -1.0   0.0
John  A-B   1.0   1.0
Zhang A-B   1.0  -1.0

combo_subtraction function 简单地迭代“A”、“B”和“C”中 2 个的所有可能组合并执行减法运算。 然后，它将这些组合的结果重新组合在一起，形成我们的结果。