Question

我正在尝试应用“ PPG”（上一时期的增长）公式，并在涉及多列时进行堆叠（对于一列来说，效果很好）。

这里是示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"ID": [1,3,2,2,3,1,3],
               "Date": [20200109, 20200204, 20200307, 20200107, 20200108, 20200214, 20200314],
               "A": [20,10,40,40,10,20,30], 
               "B": [20,30,40,50,20, 30, 10]})

当我需要计算一列中的值之间的差异时，就可以了：

df['new']=df.sort_values(['ID','Date']).groupby('ID')['A'].apply(lambda x:x/x.shift(1)-1)

但是我不知道如何为两个不同的列（A和B）求解它。我要使用的代码是：

df['new']=df.sort_values(['ID','Date']).groupby('ID').apply(lambda x: x.A/x.B.shift(1)-1)

并返回错误：插入的列的索引与框架索引不兼容

如果有人可以帮助我

Answer 1

修复您的代码apply，然后创建多重索引，因此我们需要使索引与df相同，以便我们可以分配值

df['new']=df.sort_values(['ID','Date']).groupby('ID').apply(lambda x: x.A/x.B.shift(1)-1).reset_index(level=0,drop=True)

将具有移位功能的lambda应用于多列

1 个答案: