Question

我正在使用熊猫处理数据集（请参见下面的示例），其中t和tu是时间戳（分别为秒和微秒）。 br和bw是采样时间的累积值。我想执行两个操作：

基于A和B（可能很多）的分组分组
对于每个组，我想计算br和bw的增量，例如br[n] - br[n-1]

我很难弄清楚这一点，感谢您的帮助。

 # data as dictionary

 data = {0: {'group': 'A', 't': 1532973555, 'tu': 319007, 'br': 28, 'bw': 32},
 1: {'group': 'B', 't': 1532973555, 'tu': 319638, 'br': 100, 'bw': 200},
 2: {'group': 'A', 't': 1532973999, 'tu': 320594, 'br': 75, 'bw': 86},
 3: {'group': 'B', 't': 1532973999, 'tu': 320652, 'br': 300, 'bw': 500}}

# read into dataframe

df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient="index")

Answer 1

要计算数据框中的差异，可以使用diff方法。在您的情况下，将是这样的：

df.groupby('group')['br'].diff() 

0      NaN
1      NaN
2     47.0
3    200.0
Name: br, dtype: float64

然后在数据帧上计算增量

1 个答案: