在熊猫中按组计算行差异答案

【问题标题】：calculate row difference groupwise in pandas在熊猫中按组计算行差异
【发布时间】：2017-05-13 13:17:44
【问题描述】：

我需要使用 pandas 分组计算两行之间的差异。

| Group | Value | ID |
----------------------
|  M1   | 10    | F1 |
----------------------
|  M1   | 11    | F2 |
----------------------
|  M1   | 12    | F3 |
----------------------
|  M1   | 15    | F4 |
----------------------

示例输出：

----------------------
|  M1   | F3 - F2 | 1 |
----------------------
|  M1   | F4 - F1 | 5 |

要计算总和，我会使用 pandas.groupby('Group').sum()，但是如何计算行顺序很重要的行之间的差异？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

我认为您需要带有apply 的自定义函数，它为每个组返回DataFrame，用于按位置选择iat：

def f(x):
    #print (x)
    a = x['Value'].iat[2] - x['Value'].iat[1]
    b = x['Value'].iat[3] - x['Value'].iat[0]
    c = x['ID'].iat[2] + ' - ' + x['ID'].iat[1]
    d = x['ID'].iat[3] + ' - ' + x['ID'].iat[0]
    return pd.DataFrame({'Value': [a,b], 'ID':[c,d]})

df = df.groupby('Group').apply(f).reset_index(level=1, drop=True).reset_index()
print (df)

  Group       ID  Value
0    M1  F3 - F2      1
1    M1  F4 - F1      5

【讨论】：

感谢您为我指明了正确的方向。这将如何更新以按 ID 值选择，例如"F2" 与它们相反，即 iat[2]
总是在每个组F1 - F4?
如果每个组中总是F1 使用e = x.loc[x['ID'] == 'F1', 'Value'].item()，如果在某些组中有时缺少F1 e = x.loc[x['ID'] == 'F1', 'Value'] 然后e = np.nan if e.empty else e.item() 会有点复杂