pandas 缺失数据的百分比变化

Question

我需要获取多列的百分比变化。

import pandas as pd
t="""Year\tChild\tBehaviour
1987\tBoy\tGood
1987\tGirl\tGood
1987\tBoy\tBad
1987\tGirl\tBad
2020\tBoy\tBad
2020\tBoy\tBad
2020\tGirl\tBad
2020\tGirl\tBad"""
from io import StringIO
df=pd.read_table(StringIO(t))
pv=pd.crosstab(df["Child"], [df["Year"], df["Behaviour"]])
print(pv)
print(pv[2020]/pv[1987]-1)

在未来的残酷世界中，没有更多的好东西 children，这是一个问题，因为我得到 NaN 而不是 -1 (-100%):

Year      1987      2020
Behaviour  Bad Good  Bad
Child                   
Boy          1    1    2
Girl         1    1    2

Behaviour  Bad  Good
Child               
Boy          1   NaN
Girl         1   NaN

一般情况下如何解决？我是否需要预先附加由 0 填充的缺失列？或者还有另一种方法来获得百分比变化

Answer 1

您可能想要这样的东西，使用 fillna 方法？

>>> (pv[2020]/pv[1987]).fillna(0) - 1
Behaviour  Bad  Good
Child               
Boy          1    -1
Girl         1    -1

其他方法是使用 crosstab 函数中的 dropna=True 参数：

>>> pv = pd.crosstab(df["Child"], [df["Year"], df["Behaviour"]], dropna=False)
>>> pv
      1987      2020     
       Bad Good  Bad Good
Child                    
Boy      1    1    2    0
Girl     1    1    2    0

>>> pv[2020]/pv[1987] - 1
       Bad  Good
Child           
Boy      1    -1
Girl     1    -1

pandas 缺失数据的百分比变化

pandas percentage change with missing data

python

division

percentage

pandas