我需要计算从 MultiIndex 级别开始的差异,以计算从级别开始的衰减。我的示例输入和输出将如下所示:
values
place time
A a 120
b 100
c 90
d 50
B e 11
f 12
g 10
h 9
values
A a NaN
b -20
c -30
d -70
B e Nan
f +1
g -1
h -2
我可以使用 grouby 来获取关卡中连续单元格之间的差异:
df.groupby(level=0)['values'].diff()
但这不是我想要的!
唉,接受的答案不是我想要的。我有一个更好的例子:
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo', 'foo']),
np.array(['one', 'two', 'three', 'one', 'two', 'three'])]
df = pd.DataFrame([1000, 800, 500, 800, 400, 200], index=arrays)
bar one 1000
two 800
three 500
foo one 800
two 400
three 200
expected_result = pd.DataFrame([Nan, -200, -500, Nan, -400, -600], index=arrays)
bar one Nan
two -200
three -500
foo one Nan
two -400
three -600
但是 df.groupby(level=0).diff().cumsum()
的结果是:
pd.DataFrame([Nan, -200, -500, Nan, -900, -1100], index=arrays)
bar one Nan
two -200
three -500
foo one Nan
two -900
three -1100
最佳答案
你在寻找 cumsum
之后吗?
df.groupby(level=0)['values'].diff().cumsum()
关于python - 来自 groupby 的 Pandas 累积差异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50139128/