使用 groupby 滚动年初至今百分比变化答案

【问题标题】：Rolling Year to Date percentage change with groupby使用 groupby 滚动年初至今百分比变化
【发布时间】：2022-02-22 15:52:17
【问题描述】：

我有一个大数据框。您将在下面找到它的摘录：

lst=[['31122020','A',12],['31012021','A',14],['28022021','A',15],['31032021','A',17]]
df2=pd.DataFrame(lst, columns=['Date','FN','AuM'])

我想计算AuM 列的年初至今 (YTD)。新列应如下所示：

lst=[['31122020','A',12,'NaN'],['31012021','A',14,0.167],['28022021','A',15,0.25],['31032021','A',17,0.417]]
df2=pd.DataFrame(lst, columns=['Date','FN','AuM','AuM_YTD_%Change'])

你知道任何可以达到我目标的熊猫功能吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe date percentage

【解决方案1】：

您可以为一年内的日期创建掩码，然后使用diff + cumsum 进行更改，并使用div 进行更改率：

df2['Date'] = pd.to_datetime(df2['Date'], format='%d%m%Y')
msk = df2['Date'] < df2.loc[0, 'Date'] + pd.to_timedelta(365, unit='D')
df2['AuM_YTD_%Change'] = df2.loc[msk, 'AuM'].diff().cumsum().div(df2.loc[0,'AuM'])

输出：

        Date FN  AuM  AuM_YTD_%Change
0 2020-12-31  A   12              NaN
1 2021-01-31  A   14         0.166667
2 2021-02-28  A   15         0.250000
3 2021-03-31  A   17         0.416667

【讨论】：