熊猫：按日期移动一列但保留用户[重复]

【问题标题】：pandas: shift a column by date but keep the user [duplicate]熊猫：按日期移动一列但保留用户[重复]
【发布时间】：2021-09-27 17:59:39
【问题描述】：

我的数据框看起来像：

user_id date balance
A 1 100
A 2 200
A 3 250
B 2 300
B 3 200

我想创建一个新列，该列是每个用户今天和前一天的余额差。

user_id date balance balance_previous_day
A 1 100 NaN
A 2 200 100
A 3 250 50
B 2 300 NaN
B 3 200 -100

我试过了：

df.groupby (['user_id']).apply (lambda x: np.diff (x.balance, 1))

结果将是：

user_id
A [100, 50]
B [-100]

结果是正确的，但我不知道如何将结果放回数据框。

【问题讨论】：

使用df.groupby(['user_id']).balance.diff()

标签： python pandas

【解决方案1】：

要获取前一天的值，您需要shift，而不是diff。 GroupBy 完成剩下的工作：

>>> df['balance_previous_day'] = df.groupby('user_id')['balance'].shift()
>>> df
  user_id  date  balance  balance_previous_day
0       A     1      100                   NaN
1       A     2      200                 100.0
2       A     3      250                 200.0
3       B     2      300                   NaN
4       B     3      200                 300.0

请注意，这假设您的日子是按每个用户排序的。

要获得差异：

>>> df['balance_change'] = df.groupby('user_id')['balance'].diff()
>>> df
  user_id  date  balance  balance_previous_day  balance_change
0       A     1      100                   NaN             NaN
1       A     2      200                 100.0           100.0
2       A     3      250                 200.0            50.0
3       B     2      300                   NaN             NaN
4       B     3      200                 300.0          -100.0

【讨论】：