Groupby category 然后对新年进行除法

Question

示例数据集：

import pandas as pd
  
df = pd.DataFrame({'Year':[1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000,1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000],
                   'Group':['A', 'A', 'A','A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                         'Col_1':[100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200],
                         'Col_2':[11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99, 199, 299, 399]})

我想通过在 Col_1 和 Col_2 中分别为每个组将一年除以其前一年来创建一个新列。然后，划分两个部门。请参见下面的示例：

年	组	Col_1	Col_2	新建专栏
1995	一个	100	11	不适用
1996	一个	200	22	(200/100)/(22/11)
1997	一个	300	33	(300/200)/(33/22)
1998	一个	400	44	..............
1999	一个	500	55	..............
2000	一个	600	66	..............
1995	B	700	77	不适用
1996	B	800	88	(800/700)/(88/77)
1997	B	900	99	(900/800)/(99/88)
1998	B	1000	199	..............
1999	B	1100	299	..............
2000	B	1200	399	..............

Answer 1

先决条件是 Year 已排序并且没有遗漏任何年份。你可以 groupby "Group" compute the diff and divide the resulting columns using eval:

除法

df['New Column'] = (df.groupby('Group')[['Col_1','Col_2']]
                      .pct_change().add(1)
                      .eval('Col_1/Col_2')
                   )

输出：

    Year Group  Col_1  Col_2  New Column
0   1995     A    100     11         NaN
1   1996     A    200     22    1.000000
2   1997     A    300     33    1.000000
3   1998     A    400     44    1.000000
4   1999     A    500     55    1.000000
5   2000     A    600     66    1.000000
6   1995     B    700     77         NaN
7   1996     B    800     88    1.000000
8   1997     B    900     99    1.000000
9   1998     B   1000    199    0.552764
10  1999     B   1100    299    0.732107
11  2000     B   1200    399    0.817498

差异的划分（初始问题）

df['New Column'] = (df.groupby('Group')[['Col_1','Col_2']]
                      .diff()
                      .eval('Col_1/Col_2')
                   )

输出：

    Year Group  Col_1  Col_2  New Column
0   1995     A    100     11         NaN
1   1996     A    200     22    9.090909
2   1997     A    300     33    9.090909
3   1998     A    400     44    9.090909
4   1999     A    500     55    9.090909
5   2000     A    600     66    9.090909
6   1995     B    700     77         NaN
7   1996     B    800     88    9.090909
8   1997     B    900     99    9.090909
9   1998     B   1000    199    1.000000
10  1999     B   1100    299    1.000000
11  2000     B   1200    399    1.000000

Groupby category 然后对新年进行除法

Groupby category then do divisions for new year over old year

python

group-by

division

pandas

rolling-computation

除法

差异的划分（初始问题）