大熊猫的百分比变化

Question

我有一个简单的数据框架如下：

>>> df
   median quarter status
0     240  2014-1     BV
1     300  2014-2     BV
2     240  2014-3     BV
3     450  2014-4     BV 
4     300  2014-1   CORR
5     240  2014-2   CORR
6     300  2014-3   CORR
7     420  2014-4   CORR

现在，我只想为year.So中的前两个季度过滤值--我这样做：

>>> df[df['quarter'].isin(['2014-1','2014-2'])]
    median quarter status
0     240  2014-1     BV
1     300  2014-2     BV
4     300  2014-1   CORR
5     240  2014-2   CORR

现在我想找出这两个季度的中位数之间的百分比变化，所以我这样做：

>>> df['median'].pct_change()
0     NaN
1    0.25
2    0.00
3   -0.20
Name: median, dtype: float64

然而，我真正需要的只是两个季度之间的百分比变化，以及这样的状况：

>>> df
    pc_change status
0   25        BV
1   -20       CORR

我该怎么做？

Answer 1

一个简单的pandas.DataFrame.query可能适合您的需要。在您的测试数据中，这并不重要，但您也希望确保状态的排序

df.sort( 'status', inplace=True)
df['change'] = df['median'].pct_change()
#   median quarter status  change
#0     240  2014-1     BV     NaN
#1     300  2014-2     BV    0.25
#2     300  2014-1   CORR    0.00
#3     240  2014-2   CORR   -0.20

df.query( 'quarter=="2014-2"')
#   median quarter status  change
#1     300  2014-2     BV    0.25
#3     240  2014-2   CORR   -0.20

Answer 2

你基本上是想做一个枢轴表。要做到这一点，一个简单的方法是将索引设置为季度和状态，然后打开堆栈状态：

df = df[df['quarter'].isin(['2014-1','2014-2'])]
df_qtr = df.set_index(['quarter', 'status']).unstack('status')
>>> df_qtr
         median      
status       BV  CORR
quarter              
2014-1      240   300
2014-2      300   240

不，你可以很容易地得到百分之零钱：

>>> df_qtr.pct_change()
         median      
status       BV  CORR
quarter              
2014-1      NaN   NaN
2014-2     0.25  -0.2