連續數據列與第一值之差的熊貓數據幀比率

Question

假設我有DataFrame（稱為df ）

'name'    'order'    'quantity'
'A'       1           10
'A'       2           15
'A'       3           5
'B'       1           2
'B'       2           6

我想要的是建立另一個包含一列的數據框，該列的連續列之差（按列order連續）與第一個值的比率。

我很容易就能檢索出上述比率的差異（分子）為

def compute_diff(x):

    quantity_diff = x.quantity.diff()

    return quantity_diff

diff_df = df.sort_values('order').groupby('name').apply(compute_diff).reset_index(name='diff')

這給我

'name'    'level_1'    'quantity'
'A'       0           NaN
'A'       1           5
'A'       1           -10
'B'       1           NaN
'B'       2           4

現在，按照說明，我要使用比率。 具體來說，我想

'name'    'level_1'    'quantity'
'A'       1           NaN
'A'       2           0.5
'A'       3           -0.6666
'B'       1           NaN
'B'       2           2

如何？

Answer 1

執行groupby ，使用pct_change ：

# Sort the DataFrame, if necessary.
df = df.sort_values(['name', 'order'])

# Use groupby and pcnt_change on the 'quantity' column.
df['quantity'] = df.groupby('name')['quantity'].pct_change()

結果輸出：

  name  order  quantity
0    A      1       NaN
1    A      2  0.500000
2    A      3 -0.666667
3    B      1       NaN
4    B      2  2.000000

Answer 2

您可以將結果除以df中移動的“數量”列：

diff_df.quantity = diff_df.quantity / df.quantity.shift(1)