如何计算每组的累积百分比变化？答案

【问题标题】：How to calculate cumulative percent change by each group?如何计算每组的累积百分比变化？
【发布时间】：2021-10-15 05:48:07
【问题描述】：

我想创建一个新列来计算每组的累积百分比变化

样本数据集：

import pandas as pd
  
df = pd.DataFrame({'Group':['A', 'A', 'A', 'B', 'B'],
                     'Col_1':[100, 200, 300, 400, 500],
                     'Col_2':[55, 66, 77, 88, 99]})

方法：见下面的例子

| Group |Col_1 | Col_2  |  Cumulative Percent Change            |
|-------|------|--------|---------------------------------------|
|    A  | 100  |  55    | 1                                     |
|    A  | 200  |  66    |(66-55)/55 + 1                         |
|    A  | 300  |  77    |((77-66)/66) + ((66-55)/55 + 1)        |
|    B  | 400  |  88    |  1                                    |
|    B  | 500  |  99    |((99-88)/88) + 1                       |

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe group-by

【解决方案1】：

您需要groupby 两次，一次用于计算百分比变化（使用pct_change），一次用于累计总和+1（cumsum 和add(1)）：

df['CPC'] = (df.groupby('Group')['Col_2']
               .pct_change()
               .fillna(0)
               .groupby(df['Group'])
               .cumsum().add(1)
            )

输出：

  Group  Col_1  Col_2       CPC
0     A    100     55  1.000000
1     A    200     66  1.200000
2     A    300     77  1.366667
3     B    400     88  1.000000
4     B    500     99  1.125000

【讨论】：