使用 for 循環創建多個 DataFrame

Question

我有一個 DataFrame 包含特定車輛租賃交易的匯總價格數據。

我需要將此數據與當前價格（我們稱之為 100）進行比較，使用不同時間范圍（以天為單位）的聚合進行比較。

我正在嘗試創建將 output 單行 DataFrame 的代碼，其中有一列顯示當前價格的百分比差異，對於“截止”中的每個項目

我正在描繪這樣的 output：

2天	四天	六天
-0.2	-0.4	-0.6

data = pd.DataFrame([['2021-11-16','250'],['2021-11-17','225'],['2021-11-18','200'],['2021-11-19','175'],['2021-11-20','150'],['2021-11-21','125']], columns = ['export_date','price'])

curr_price = 100

cutoffs = [2,4,6]

for c in cutoffs:
    cutoff_date = df2["export_date"].max() - pd.Timedelta(days=c)

我很抱歉地說這是我要做的。 在這里可以使用 dicts 幫助嗎？

如果我可以提供任何其他信息，請告訴我:)

Answer 1

data = pd.DataFrame([['2021-11-16','250'],['2021-11-17','225'],['2021-11-18','200'],['2021-11-19','175'],['2021-11-20','150'],['2021-11-21','125']], columns = ['export_date','price'])

curr_price = 100

cutoffs = [2,4,6]

for c in cutoffs:
    cutoff_date = df2["export_date"].max() - pd.Timedelta(days=c)

最后使用此轉置，它將您的 3 個 output 行數據轉換為列數據。

    cutoff_date .transpose()