需要计算2列之间分组数据的百分比增长

Question

我有一个数据框，其中包括按国家/地区划分的多年医疗数据 - 包括疾病类型[column='Indicator Name']，其余列是1960年至2015年的年份。我正在尝试对“疾病”的类型进行分组和总计排在一起并确定从1960年到2016年的百分比增长，并按最高排序。

我试图创建一个新的DF（df1），其中包含已排序和合计的数据，然后确定差异（见下文）。这种方法不起作用。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('data.csv')
df1 = df.groupby['Indicator Name']
df1['ans4']=(df1['2015']-df1['1960'])/df1['1960']
df1.sort_values(by='ans4')

我该怎么做？

修改 我正在添加一个最小的数据帧：

import pandas as pd
import numpy as np
diseases = ["disease_{:02}".format(i+1) for i in range(4)]
years = list(range(1960, 1970))
df = pd.DataFrame({"disease":diseases})
df[years] = pd.DataFrame(np.random.randint(1000, 10000,(len(diseases),len(years))))