Question

我有一个多索引数据框（以客户和年份为索引）。我想知道客户级别之间的差异。我可以重置索引，执行groupby，但这似乎很多。

有没有办法根据级别执行df.diff之类的内容？

例如，此处merchant和year是一个索引。我可以使用数据框操作找到成员的差异吗？

merchant    year    Members 
A   2015    10  
A   2016    20  
B   2015    11  
B   2016    7   
C   2015    1   
C   2016    0

预期输出

  merchant  year    Members 
A   2015    Nan 
A   2016    10  
B   2015    Nan 
B   2016    -4  
C   2015    Nan 
C   2016    -1

Answer 1

merchant级别diff与df = df.groupby(level='merchant')['Members'].diff().reset_index() print (df) merchant year Members 0 A 2015 NaN 1 A 2016 10.0 2 B 2015 NaN 3 B 2016 -4.0 4 C 2015 NaN 5 C 2016 -1.0：

一起使用

import numpy as np
x = np.array([1, 1, 1, 1])
x = [2 + x[0:i] .dot(y[0:i]) for i in range(0, len(x))]

print(x) # returns [2, 3, 5, 8]

x = np.array([1, 1, 1, 1])
for i in range(0, len(x)):
    x[i] = 2 + x[0:i] .dot(y[0:i])
print(x) # returns [2, 4, 12, 48]

Answer 2

也许你可以尝试unstack()功能

df['Members'] = df['Members'].unstack('merchant').diff().stack()

我可以在不同级别执行数据帧操作吗？

2 个答案: