如何计算两个数据框 Pandas 之间的百分比差异并返回列名和行名？

Question

我用 pandas

例如，我有 2 个具有相同列名和行名的 df

df1
    name    a   b
0   row1    3   2
1   row2    7   2
2   row3    1   6

df2
    name    a   b
0   row1    4   2
1   row2    7   2
2   row3    2   3

我需要计算百分比差异，比较 2 df 并在差异超过 30% 时以这种格式返回答案（增加或减少并不重要）：

“第 2 行”：“a”增加 33.3%“第 3 行”：“a”增加 50%，“b”减少 50%

Answer 1

将name列定义为两个数据框的索引，然后合并它们：

df1 = df1.set_index('name').stack()
df2 = df2.set_index('name').stack()

out = pd.concat([df1, df2], keys=['l', 'r'],axis=1) \
        .pct_change(axis=1).mul(100) \
        .query('r.abs() >= 30')['r']

Output：

>>> out
out = pd.concat([df1, df2], keys=['l', 'r'],axis=1) \
        .pct_change(axis=1).mul(100) \
        .query('r.abs() >= 30')['r']

Output：

>>> out
name   
row1  a     33.333333
row3  a    100.000000
      b    -50.000000
Name: r, dtype: float64

格式化：

lst = list(out.index.get_level_values(0) + ': '
           + out.index.get_level_values(1)
           + np.where(out > 0, ' increase by ', ' decrease by ')
           + out.map(lambda x: f"{x:.2f}%"))
print(lst)

# Output
['row1: a increase by 33.33%',
 'row3: a increase by 100.00%',
 'row3: b decrease by -50.00%']