Python-熊貓-Groupby-兩個日期之間的值（非天）差

Question

回答 ：

我找到了回答自己問題的方法。 假設我只在尋找給定一天的位置（然后針對我的特定問題推斷）：

group_by = df.groupby(level='lvl_1')
ans = group_by.nth(df.index.get_level_values('lvl_2').unique().get_loc(day_2, method='nearest'))

理想情況下，考慮到日期時間向量可能不同，我將使用每個groupid的位置。 但是，我很難找出最后一步...：

group_by = df.groupby(level='lvl_1')
loc = group_by.apply(lambda x: x.index.get_level_values('lvl_2').unique().get_loc(day_2, method='nearest'))
ans = group_by.nth(loc.groupby(level='lvl_1'))

但這給我最后一行的錯誤：

TypeError: n needs to be an int or a list/set/tuple of ints

如果有人找到解決此微小問題的方法，請開火！ thxs

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題

我一直在尋找答案，但大多數帖子與天數差異有關，但與兩個日期之間的價值差異無關。

假設以下代碼：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
np.random.seed(15)
day = datetime.date.today()
day_1 = datetime.date.today() - datetime.timedelta(1)
day_2 = datetime.date.today() - datetime.timedelta(2)
day_3 = datetime.date.today() - datetime.timedelta(3)
ticker_date = [('fi', day), ('fi', day_1), ('fi', day_2), ('fi', day_3),
               ('di', day), ('di', day_1), ('di', day_2), ('di', day_3)]
index_df = pd.MultiIndex.from_tuples(ticker_date, names=['lvl_1', 'lvl_2'])
df = pd.DataFrame(np.random.rand(8), index_df, ['value'])

輸出：

                    value
lvl_1    lvl_2               
fi    2018-02-15  0.848818
      2018-02-14  0.178896
      2018-02-13  0.054363
      2018-02-12  0.361538
di    2018-02-15  0.275401
      2018-02-14  0.530000
      2018-02-13  0.305919
      2018-02-12  0.304474

我正在尋找一種方法來分組“ lvl_1”，然后得到兩個給定日期之間的差額。

例如，2月14日與2月12日之間的差值，對於“ fi”而言為-0.1864，對於“ di”而言為0.225526。

我正在處理以下代碼行：

group_by = df.groupby(level='lvl_1')
nd = group_by.get_loc(day_3, method='nearest')
st = group_by.get_loc(day_1, method='nearest')
out = group_by.iloc[nd] - group_by.iloc[st]

但這似乎不是有效的方法...

AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'get_loc'

任何人？

Answer 1

這在本質上與您的精神有些不同，但是它應該提供您想要的內容（盡管如果數據庫很大，可能會浪費內存）：

expanded = df.reset_index().pivot_table(index='lvl_1',columns='lvl_2',values='value')
expanded[day_3] - expanded[day_1]

這將返回具有以下區別的系列：

lvl_1

迪-0.225526

fi 0.182643

dtype：float64

Answer 2

回答 ：

我找到了回答自己問題的方法。 假設我只在尋找給定一天的位置（然后針對我的特定問題推斷）：

group_by = df.groupby(level='lvl_1')
ans = group_by.nth(df.index.get_level_values('lvl_2').unique().get_loc(day_2, method='nearest'))

理想情況下，考慮到日期時間向量可能不同，我將使用每個groupid的位置。 但是，我很難找出最后一步...：

group_by = df.groupby(level='lvl_1')
loc = group_by.apply(lambda x: x.index.get_level_values('lvl_2').unique().get_loc(day_2, method='nearest'))
ans = group_by.nth(loc.groupby(level='lvl_1'))

但這給我最后一行的錯誤：

TypeError: n needs to be an int or a list/set/tuple of ints

如果有人找到解決此微小問題的方法，請開火！ 在此期間，我的臨時答復已完成工作。 thxs