我有以下类型的数据框
df = pd.DataFrame({'Days':[1,2,5,6,7,10,11,12],
'Value':[100.3,150.5,237.0,314.15,188.0,413.0,158.2,268.0]})
Days Value
0 1 100.3
1 2 150.5
2 5 237.0
3 6 314.15
4 7 188.0
5 10 413.0
6 11 158.2
7 12 268.0
我想添加一个列'+5Ratio'
,其日期是与天数+5和天数相对应的值之间的比率。
例如在第一行我会有3.13210368893 = 314.15 / 100.3,在第二行我会有1.24916943522 = 188.0 / 150.5等等。
Days Value +5Ratio
0 1 100.3 3.13210368893
1 2 150.5 1.24916943522
2 5 237.0 ...
3 6 314.15
4 7 188.0
5 10 413.0
6 11 158.2
7 12 268.0
我很想找到一种方法来使用lambda函数。 有人可以帮忙找到解决这个问题的方法吗? 提前谢谢。
修改 在我对“天”字段感兴趣的情况下,例如可以从1到18180变化很大。
答案 0 :(得分:1)
您可以使用合并,这样做的好处是可以处理缺失值
s=df.merge(df.assign(Days=df.Days-5),on='Days')
s.assign(Value=s.Value_y/s.Value_x).drop(['Value_x','Value_y'],axis=1)
Out[359]:
Days Value
0 1 3.132104
1 2 1.249169
2 5 1.742616
3 6 0.503581
4 7 1.425532
答案 1 :(得分:1)
考虑在辅助数据框上左合并,天,连续的每日点数,然后换算5行进行比率计算。最后删除空白行:
days_df = pd.DataFrame({'Days':range(min(df.Days), max(df.Days)+1)})
days_df = days_df.merge(df, on='Days', how='left')
print(days_df)
# Days Value
# 0 1 100.30
# 1 2 150.50
# 2 3 NaN
# 3 4 NaN
# 4 5 237.00
# 5 6 314.15
# 6 7 188.00
# 7 8 NaN
# 8 9 NaN
# 9 10 413.00
# 10 11 158.20
# 11 12 268.00
days_df['+5ratio'] = days_df.shift(-5)['Value'] / days_df['Value']
final_df = days_df[days_df['Value'].notnull()].reset_index(drop=True)
print(final_df)
# Days Value +5ratio
# 0 1 100.30 3.132104
# 1 2 150.50 1.249169
# 2 5 237.00 1.742616
# 3 6 314.15 0.503581
# 4 7 188.00 1.425532
# 5 10 413.00 NaN
# 6 11 158.20 NaN
# 7 12 268.00 NaN