Question

我有一个数据帧（df），如下所示（只是示例），可能有10个或更多数据帧：

     date              a       b
  0     2010-01-01     12      15
  1     2010-01-02     13      20
  2     2010-01-03     14      23
  3     2010-01-04     15      24
  4     2010-01-05     16      25
  5     2010-01-08     17      15
  6     2010-01-09     180     160
  ................................
  1000     2013-01-05     310     320

我想计算数据框中b列值的变化百分比。但有一个例外，那就是日期是2010-01-09＆＃39; （仅举例），并计算b＆＃39; 2010-01-09＆＃39;的变化百分比。，b＆＃39; 2010-01-08＆＃39;应该是10次，就在这个时候，其他日期应该使用原值，我的意思是没有10次。通常，我通过以下代码计算变化百分比：

df['b_diff'] = df2['b']/(df2['b'].shift() -1

但是当日期是：＆＃39; 2010-01-09＆＃39;。我认为代码应该是：

 df['b_diff'] = df2['b']/10*(df2['b'].shift()) -1

你能告诉我如何处理这个问题吗？

谢谢！

Answer 1

您可以使用pct_change，但首先按条件划分b的值：

dates = ['2010-01-09','2011-01-09']
m = df2['date'].isin(dates)
df2.loc[m, 'b'] =  df2['b'] / 10

df2['b_diff'] = df2['b'].pct_change()
print (df2)
        date    a     b    b_diff
0 2010-01-01   12  15.0       NaN
1 2010-01-02   13  20.0  0.333333
2 2010-01-03   14  23.0  0.150000
3 2010-01-04   15  24.0  0.043478
4 2010-01-05   16  25.0  0.041667
5 2010-01-08   17  15.0 -0.400000
6 2010-01-09  180  16.0  0.066667

替代解决方案：

dates = ['2010-01-09','2011-01-09']
m = df2['date'].isin(dates)

df2['b'] = df2['b'].mask(m, df2['b'] / 10)
df2['b_diff'] = df2['b'].pct_change()
print (df2)
        date    a     b    b_diff
0 2010-01-01   12  15.0       NaN
1 2010-01-02   13  20.0  0.333333
2 2010-01-03   14  23.0  0.150000
3 2010-01-04   15  24.0  0.043478
4 2010-01-05   16  25.0  0.041667
5 2010-01-08   17  15.0 -0.400000
6 2010-01-09  180  16.0  0.066667

python2.7：更改dataframe的列值的差异

1 个答案: