我想为任意两个pandas列之间的百分比diff计算定义一个函数。 让我们说我的数据框由以下定义:
R1 R2 R3 R4 R5 R6
A B 1 2 3 4
我希望我的计算定义为
df['R7'] = df[['R3','R4']].apply( method call to calculate perc diff)
和
df['R8'] = df[['R5','R6']].apply(same method call to calculate perc diff)
怎么办?
我在下面试过
df['perc_cnco_error'] = df[['CumNetChargeOffs_x','CumNetChargeOffs_y']].apply(lambda x,y: percCalc(x,y))
def percCalc(x,y):
if x<1e-9:
return 0
else:
return (y - x)*100/x
它给了我错误信息
TypeError :('()只需2个参数(给定1个)', 你发现索引CumNetChargeOffs_x')
答案 0 :(得分:4)
简单来说,这就是您要找的吗?
def percentage_change(col1,col2):
return ((col2 - col1) / col1) * 100
您可以将其应用于数据框的任何 2 列:
df['a'] = percentage_change(df['R3'],df['R4'])
df['b'] = percentage_change(df['R6'],df['R5'])
Out[220]:
R1 R2 R3 R4 R5 R6 a b
0 A B 1 2 3 4 100.0 -25.0
答案 1 :(得分:1)
这将为您提供百分比偏差:
df.apply(lambda row: (row.iloc[0]-row.iloc[1])/row.iloc[0]*100, axis=1)
如果您有两列以上,请尝试
df[['R3', 'R5']].apply(lambda row: (row.iloc[0]-row.iloc[1])/row.iloc[0]*100, axis=1)
答案 2 :(得分:0)
要计算 R3
和 R4
之间的百分比差异,您可以使用:
df['R7'] = (df.R3 - df.R4) / df.R3 * 100