组然后计算数据帧上的增量[重复]答案

【问题标题】：group then compute delta on a dataframe [duplicate]组然后计算数据帧上的增量[重复]
【发布时间】：2018-08-16 23:36:42
【问题描述】：

我正在使用 pandas 处理数据集（参见下面的示例），其中 t 和 tu 是时间戳（分别以秒和微秒为单位的纪元）。 br 和 bw 是采样时间的累积值。我想执行两个操作：

基于A 和B 的分组（可能有很多）
对于每个组，我想计算br 和bw 的增量，例如br[n] - br[n-1]

我很难弄清楚这一点，感谢任何帮助。

 # data as dictionary

 data = {0: {'group': 'A', 't': 1532973555, 'tu': 319007, 'br': 28, 'bw': 32},
 1: {'group': 'B', 't': 1532973555, 'tu': 319638, 'br': 100, 'bw': 200},
 2: {'group': 'A', 't': 1532973999, 'tu': 320594, 'br': 75, 'bw': 86},
 3: {'group': 'B', 't': 1532973999, 'tu': 320652, 'br': 300, 'bw': 500}}

# read into dataframe

df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient="index")

【问题讨论】：

df.groupby('group').br.diff()

标签： pandas

【解决方案1】：

要计算数据帧中的差异，您可以使用diff 方法。在你的情况下，它会是这样的：

df.groupby('group')['br'].diff() 

0      NaN
1      NaN
2     47.0
3    200.0
Name: br, dtype: float64

【讨论】：

有没有办法保存群组信息？即＃2（47）输出来自A组，＃3（200）来自B组......如果要对差异执行额外的步骤，这似乎是必要的。谢谢
如果您将以此方式创建的系列分配给数据框的新列，它将被附加，以便您保留数据框中的所有信息。