如何计算熊猫数据框中行之间的变化

Question

假设我有一个每日销售记录列。然后从中创建两个新列。每月跟踪一次更改。对于记录的每一天。我将如何在Pandas Data框架中执行此操作。是熊猫的新手，被困在这里。 这是一个示例数据集

我正在寻找的是创建一个新列“从一个月前更改”， 它将跟踪今天和30天之前的每日销售额之间的差异。

Answer 1

您可以使用pandas.DataFrame.diff

df['new_col'] = df.sales.diff(periods=30)

这将找到当前行和上方30行（这可能是30天前，也可能不是30天前）之间的差异

Answer 2

您可能想发明一个月前 的约定，但是如果pd.DateOffset()，则已经实施了常见约定。

如果使用它，则可以通过以下方式构建增量列：

df['delta'] = df['Daily Sales'] - df.merge(df[['Date', 'Daily Sales']]
                                           .assign(M1 = df['Date']
                                             + pd.DateOffset(months=1))
             .drop_duplicates('M1').drop(columns='Date')
             .rename({'Daily Sales': 'prev'}, axis=1),
         left_on='Date', right_on='M1', how='left')['prev']

以上（魔术）配方的分解为：

• 仅提取Date和Dayly Sailes列以进行进一步处理
• 在Date列中添加一个月，并将其命名为M1
• 在该日期删除由于使用DateOffset而造成的重复
• 将Daily Sales命令重命名为prev
• 按常见日期（使用M1列）将其与原始数据框合并
• 一个月的差额是原始数据帧的Daily Sailes列与合并的数据框中的prev列之间的差。

Answer 3

了解正在使用的数据肯定会使回答这个问题变得容易得多。但是，一种常见的方法是通过Series.shift操作以下列方式在熊猫中创建新列：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Col1': [10, 20, 15, 30, 45],
                   'Col2': [13, 23, 18, 33, 48],
                   'Col3': [17, 27, 22, 37, 52]})

df['Col4'] = df.Col1.shift(periods=-3) # reference df.Col1 value from 3 rows back

您可以使用此新列在此处进行任何算术/算法计算。