Groupby Diff - 熊猫答案

【问题标题】：Groupby Diff - PandasGroupby Diff - 熊猫
【发布时间】：2021-04-21 18:02:57
【问题描述】：

我想找出多索引中列之间的差异，我有三个维度，家庭、日期和客户，目标是通过与客户、日期和多索引中的家庭。

    import pandas as pd
    import numpy as np

    data = {
        'Family':{
            0: 'Hugo',
            1: 'Hugo', 
            2: 'Hugo', 
            3: 'Hugo'},
        'Date': {
            0: '2021-04-15',
            1: '2021-04-16',
            2: '2021-04-15',
            3: '2021-04-16'},
        'Client': {
            0: 1,
            1: 1,
            2: 2,
            3: 2},
        'Code_Client': {
            0: 605478.0,
            1: 605478.0,
            2: 605478.0,
            3: 605478.0},
        'Price': {
            0: 2.23354416539888,
            1: 2.0872536032616744,
            2: 1.8426286431701764,
            3: 0.3225935619590472}
        }

    df = pd.DataFrame(data)
    pd.pivot_table(pd.DataFrame(data), values='Price', index=['Code_Client'],columns= 
    ['Family','Date', 'Client'])

你有什么想法吗？

谢谢，

【问题讨论】：

你能编辑你的问题并把预期的输出放在那里吗？

标签： python pandas numpy pandas-groupby

【解决方案1】：

我假设您正在寻找按 Family 和 Date 和 Client 分组的价格的差异。您对问题的表述有些不清楚，并且您没有发布预期的输出。我稍微更改了您的数据框以添加一个系列以使解决方案更加明显。

data = {
        'Family':{
            0: 'Hugo',
            1: 'Hugo', 
            2: 'Victor', 
            3: 'Victor'},
        'Date': {
            0: '2021-04-15',
            1: '2021-04-16',
            2: '2021-04-15',
            3: '2021-04-16'},
        'Client': {
            0: 1,
            1: 1,
            2: 2,
            3: 2},
        'Code_Client': {
            0: 605478.0,
            1: 605478.0,
            2: 605478.0,
            3: 605478.0},
        'Price': {
            0: 2.23354416539888,
            1: 2.0872536032616744,
            2: 1.8426286431701764,
            3: 0.3225935619590472}
        }

    df = pd.DataFrame(data)
    pd.pivot_table(pd.DataFrame(data), values='Price', index=['Code_Client'],columns= 
    ['Family','Date', 'Client'])

如您所见，我添加了 Victor 家族。所以，你的数据框看起来像这样：

Family        Date  Client  Code_Client     Price
0    Hugo  2021-04-15       1     605478.0  2.233544
1    Hugo  2021-04-16       1     605478.0  2.087254
2  Victor  2021-04-15       2     605478.0  1.842629
3  Victor  2021-04-16       2     605478.0  0.322594

要按组添加差异列，建议您执行以下操作：

df =  df.set_index(['Family', 'Date','Client']).sort_index()[['Price']]
df['diff'] = np.nan
idx = pd.IndexSlice

for ix in df.index.levels[0]:
    df.loc[ idx[ix,:], 'diff'] = df.loc[idx[ix,:], 'Price' ].diff()

第一步索引您的变量（您想要分组的变量）并创建一个空的（或用nan 填充）差异列。第二步根据行之间的差异，按组填充它。

这会返回：

                       Price      diff
Family Date       Client                    
Hugo   2021-04-15 1       2.233544       NaN
       2021-04-16 1       2.087254 -0.146291
Victor 2021-04-15 2       1.842629       NaN
       2021-04-16 2       0.322594 -1.520035

如果您对nan 不满意，请执行以下操作：

df =  df.set_index(['Family', 'Date','Client']).sort_index()[['Price']]
df['diff'] = np.nan
idx = pd.IndexSlice

for ix in df.index.levels[0]:
    df.loc[ idx[ix,:], 'diff'] = df.loc[idx[ix,:], 'Price' ].diff().fillna(0)

我在diff()语句中添加了.fillna(0)。它返回：

                     Price      diff
Family Date       Client                    
Hugo   2021-04-15 1       2.233544  0.000000
       2021-04-16 1       2.087254 -0.146291
Victor 2021-04-15 2       1.842629  0.000000
       2021-04-16 2       0.322594 -1.520035

【讨论】：