Question

我将数据分组如下： df1 = df.groupby（['Store'，'Region'，'Item']）

STORE  REGION  
Store1 West  Item price result
               1  1.00     0
               2  2.00     0
               3  2.00     0
                  2.50     1
               4  1.00     0
                  1.00     0
                   .50     1
                  1.00     1

基本上，我想指出如果没有价格变化，价格是否有1和0的变化。如果每件商品只有一个价格，那么我希望在这些情况下也能返回0。

我已经用下面的代码尝试过了，但是失败了：

data_cleaned.groupby(['STORE', 'REGION', 'Item'])['price'].apply(lambda x: 1 if x == x.change.shift(1) else 0})

Answer 1

您可以将groupby与diff一起使用。这是一个演示：

df = pd.DataFrame({'Item': [1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 4],
                   'price': [1, 2, 2, 2.5, 1, 1, 0.5, 1]})

df = df.set_index('Item')

df['change'] = df.groupby(level=0)['price'].diff().abs().gt(0).astype(int)

print(df)

      price  change
Item               
1       1.0       0
2       2.0       0
3       2.0       0
3       2.5       1
4       1.0       0
4       1.0       0
4       0.5       1
4       1.0       1

按功能分组后将值与先前值进行比较

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