如何减去参考 pandas 中关联列的行值

Question

我想根据其他列中的值减去行中的连续值。

数据框如下所示：

     A        B    
1   "Sat"     7  
2   "Sat"     9
3   "Sat"     5
4   "Sun"     8  
5   "Sun"     4
6   "Sun"     6

我想参考 A 列减去 B 列的连续值，输出应该是这样的：

     A        B    
1   "Sat"     0  
2   "Sat"    +2
3   "Sat"    -4
4   "Sun"     0  
5   "Sun"    -4
6   "Sun"     2

我一直在使用 df.diff() 在整个数据框中完成此操作，但这里它就像 (key, value)，其中键来自 A 列，多个值来自 B 列。我想减去 B 列中的值，只要 A 列中的键是 "Sat" 并且当它遇到 A 列中的第二个键 "Sun" 时应该重新开始减法。

对解决这个问题有什么帮助吗？

Answer 1

如有必要，首先sort_values by column A, then use groupby with diff, for replace NaN fillna:

df['B'] = df.sort_values('A').groupby('A')['B'].diff().fillna(0)
print (df)
     A    B
1  Sat  0.0
2  Sat  2.0
3  Sat -4.0
4  Sun  0.0
5  Sun -4.0
6  Sun  2.0

如果需要转换为 int:

df['B'] = df.sort_values('A').groupby('A')['B'].diff().fillna(0).astype(int)
print (df)
     A  B
1  Sat  0
2  Sat  2
3  Sat -4
4  Sun  0
5  Sun -4
6  Sun  2

diff, where add 0 if mask is not equal with shifted column A by ne的另一个解决方案：

df['B'] = df.B.diff().mask(df.A.ne(df.A.shift()), 0)
print (df)
     A    B
1  Sat  0.0
2  Sat  2.0
3  Sat -4.0
4  Sun  0.0
5  Sun -4.0
6  Sun  2.0

Answer 2

假设列 'A' 中的组总是在一起

a, b = df.A.values, df.B.values
np.append(0, np.where(a[:-1] == a[1:], np.diff(b), 0))

array([ 0,  2, -4,  0, -4,  2])

我们可以用

覆盖我们的列'B'

a, b = df.A.values, df.B.values
df.assign(B=np.append(0, np.where(a[:-1] == a[1:], np.diff(b), 0)))

     A  B
1  Sat  0
2  Sat  2
3  Sat -4
4  Sun  0
5  Sun -4
6  Sun  2

或者我们可以严格遵守pandas

df.assign(B=df.B.diff().where(df.A == df.A.shift(), 0).astype(int))

     A  B
1  Sat  0
2  Sat  2
3  Sat -4
4  Sun  0
5  Sun -4
6  Sun  2

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如何减去参考 pandas 中关联列的行值

How to subtract row values in reference to the associated columns in pandas

python

subtraction

dataframe

pandas