region year val
1.0 2015.0 6.775457e+05
1.0 2016.0 6.819761e+05
1.0 2017.0 6.864065e+05
2.0 2015.0 6.175457e+05
2.0 2016.0 6.419761e+05
3.0 2017.0 6.564065e+05
在上面的数据框中，我想计算连续行之间的百分比差异，但仅限于相同的区域值。我试过了但不确定它是否有效。实现它的最佳方法是什么？
df.groupby(['region', 'year'])['val'].pct_change()
最佳答案
您可以使用 DataFrameGroupBy.pct_change按列 region 分组:
df['new'] = df.groupby('region')['val'].pct_change()
print (df)
region year val new
0 1.0 2015.0 677545.7 NaN
1 1.0 2016.0 681976.1 0.006539
2 1.0 2017.0 686406.5 0.006496
3 2.0 2015.0 617545.7 NaN
4 2.0 2016.0 641976.1 0.039560
5 3.0 2017.0 656406.5 NaN
关于python - 计算 Pandas 数据框行之间的百分比差异，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45687145/