Python 月变化计算（熊猫）

Question

这是数据

ID	日期	人口
1	2021-5	21
2	2021-5	22
3	2021-5	23
4	2021-5	24
1	2021-4	17
2	2021-4	24
3	2021-4	18
4	2021-4	29
1	2021-3	20
2	2021-3	29
3	2021-3	17
4	2021-3	22

我想计算每个 id 中关于人口的每月变化。 所以结果将是：

ID	日期	三角洲
1	5	.2353
1	4	-.15
2	5	-.1519
2	4	-.2083
3	5	.2174
3	4	.0556
4	5	-.2083
4	4	.3182

delta:= (本月 - 上个月) / 上个月

如何在 pandas 中解决这个问题？ 我正在考虑 groupby 但不知道下一步该做什么

请记住，可能还有更多日期。 但结果总是

Answer 1

使用GroupBy.pct_change先对列进行排序，最后按列删除错误行delta ：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.sort_values(['id','date'], ascending=[True, False])

df['delta'] = df.groupby('id')['population'].pct_change(-1)

df = df.dropna(subset=['delta'])
print (df)
   id       date  population     delta
0   1 2021-05-01          21  0.235294
4   1 2021-04-01          17 -0.150000
1   2 2021-05-01          22 -0.083333
5   2 2021-04-01          24 -0.172414
2   3 2021-05-01          23  0.277778
6   3 2021-04-01          18  0.058824
3   4 2021-05-01          24 -0.172414
7   4 2021-04-01          29  0.318182

Answer 2

也许您可以尝试以下方法：

data['delta'] = data['population'].diff()
data['delta'] /= data['population']

使用这种方法，第一行将是 NaN，但对于 rest，这应该可以工作。

许多问候安德烈

Answer 3

尝试这个：

df.groupby('id')['population'].rolling(2).apply(lambda x: (x.iloc[0] - x.iloc[1]) / x.iloc[0]).dropna()