如何使用Pandas Dataframe计算YTD (年至今)值？

Question

我想每个月用熊猫数据来计算YTD。在这里，我使用了两个度量，名为sales和sales Rate。对于度量sales，YTD是通过计算累积sum.Code来计算的，如下所示：

report_table['ytd_value'] = report_table.groupby(['financial_year', 'measurement', 'place', 'market', 'product'], sort=False)['value'].cumsum()

但是，在测量的情况下，sales rate YTD是以不同的方式计算的。

YTD计算解释(销售比率)如下：

财政年度第一个月(4月) YTD value =财政年度第一个月(4月) value

从财政年度第二个月开始，YTD value按公式计算。

月份YTD value =(4月YTD value(销售)*4月YTD value(销售比率)+(4月value(销售)*4月value(销售比率))/(4月value(销售)+4月value(销售比率))

类似地，对于其他months.Dataframe，下面给出了一个图像。

​

import pandas as pd

data = {'Month': ['April', 'May', 'April', 'June', 'April', 'May'],
    'Year': [2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022],
    'Financial_Year': [2023, 2023, 2023, 2023, 2023, 2023],
    'Measurement': ['sales', 'sales', 'sales', 'sales', 'sales rate', 'sales rate'],
    'Place': ['Delhi', 'Delhi', 'Delhi', 'Delhi', 'Delhi', 'Delhi'],
    'Market': ['Domestic', 'Domestic', 'Export', 'Domestic', 'Domestic', 'Domestic'],
    'Product': ['Biscuit', 'Biscuit', 'Chocolate', 'Biscuit', 'Biscuit', 'Biscuit'],
    'Value': ['10', '10', '20', '25', '10', '20']}

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
df['Value'] = df['Value'].astype(float)
df['ytd_value'] = df.groupby(['Financial_Year', 'Measurement', 'Place', 'Market', 'Product'], sort=False)['Value'].cumsum()

它将计算ytd_value用于sales和sales rate measurement.But，我想以上述格式计算销售速率的ytd_value。

我在下面的代码中尝试过，但是它显示了一个错误：

rslt_df = df[(df['Measurement'] == 'sales')]
df.loc[df['Measurement'] == "sales rate", 'ytd_value'] = (df.groupby(['Financial_Year', 'Measurement', 'Place', 'Market', 'Product'], sort=False)['ytd_value']*rslt_df.groupby(['Financial_Year', 'Measurement', 'Place', 'Market', 'Product'], sort=False)['ytd_value'] + df.groupby(['Financial_Year', 'Measurement', 'Place', 'Market', 'Product'], sort=False)['Value'] * rslt_df.groupby(['Financial_Year', 'Measurement', 'Place', 'Market', 'Product'], sort=False)['Value']) / (rslt_df.groupby(['Financial_Year', 'Measurement', 'Place', 'Market', 'Product'], sort=False)['ytd_value'] + rslt_df.groupby(['Financial_Year', 'Measurement', 'Place', 'Market', 'Product'], sort=False)['Value'])

预期产出：

Month  Year  Financial_Year  ...    Product Value ytd_value
0  April  2022            2023  ...    Biscuit  10.0      10.0
1    May  2022            2023  ...    Biscuit  10.0      20.0
2  April  2022            2023  ...  Chocolate  20.0      20.0
3   June  2022            2023  ...    Biscuit  25.0      45.0
4  April  2022            2023  ...    Biscuit  10.0      10.0
5    May  2022            2023  ...    Biscuit  20.0      10.0

有人能帮我解决这个问题吗？

Answer 1

我建议您更改一下数据格式：

   Month  Year  Financial_Year  Place    Market  Product  Sales  Sales Rate
0  April  2022            2023  Delhi  Domestic  Biscuit   10.0        10.0
1    May  2022            2023  Delhi  Domestic  Biscuit   10.0        20.0
2   June  2022            2023  Delhi  Domestic  Biscuit   25.0         0.0

您可以通过每个月的销售值进行汇总，但关键是每个月的销售值和销售比率值都是单一的。

一旦有了这个值，就可以为4月份设置YTD值，然后迭代接下来的几个月来计算它们的值。

我认为在您发布的YTD计算公式中有一个错误，但是使用这个公式，下面是一些示例代码：

import pandas as pd

data = {'Month': ['April', 'May', 'June'],
    'Year': [2022, 2022, 2022],
    'Financial_Year': [2023, 2023, 2023],
    'Place': ['Delhi', 'Delhi', 'Delhi'],
    'Market': ['Domestic', 'Domestic', 'Domestic'],
    'Product': ['Biscuit', 'Biscuit', 'Biscuit'],
    'Sales': [10, 10, 25],
    'Sales Rate': [10, 20, 0]}

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
df['Sales'] = df['Sales'].astype(float)
df['Sales Rate'] = df['Sales Rate'].astype(float)

df['YTD'] = 0.0
df.at[0,'YTD'] = df.iloc[0]['Sales']
for rowidx in range(1, len(df)):
    prevrow = df.iloc[rowidx - 1]
    tmp = prevrow['Sales'] * prevrow['Sales Rate']
    df.at[rowidx,'YTD'] = tmp + tmp/tmp

print(df)

例如，这将产生以下结果：

   Month  Year  Financial_Year  Place    Market  Product  Sales  Sales Rate    YTD
0  April  2022            2023  Delhi  Domestic  Biscuit   10.0        10.0   10.0
1    May  2022            2023  Delhi  Domestic  Biscuit   10.0        20.0  101.0
2   June  2022            2023  Delhi  Domestic  Biscuit   25.0         0.0  201.0

您应该能够使用此示例来实现计算YTD值的正确函数。