在Pandas中，创建一个相对于组内特定类别的变量

Question

我有一个这样的数据框

df = pd.DataFrame({'week': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
                   'p':  list(range(1, 4)) * 3,
                    'q': [4, 2, 1, 6, 2, 1, 6, 3, 2]})
df



   week p   q
0   1   1   4
1   1   2   2
2   1   3   1
3   2   1   6
4   2   2   2
5   2   3   1
6   3   1   6
7   3   2   3
8   3   3   2

在此数据框中，p 标识产品（1、2 和 3），q 是一周内的销售量。我需要用一周内的信息创建两个变量。第一个应具有 q 相对于 p=3 的乘积的比率。第二个应该具有相对于产品 2（对于产品 1）和相对于产品 3（对于产品 2）的比率。所需的输出应为：

   week p   q   d1  d2
0   1   1   4   4.0 2.0
1   1   2   2   2.0 2.0
2   1   3   1   1.0 1.0
3   2   1   6   6.0 3.0
4   2   2   2   2.0 2.0
5   2   3   1   1.0 1.0
6   3   1   6   3.0 2.0
7   3   2   3   1.5 1.5
8   3   3   2   1.0 1.0

答案是相关的，它允许我创建第一个变量（我需要用产品 p = 3 的 NaN 替换）。

df['d1']=np.nan
df['d1']=df.loc[df.p!=3,'d1'].\
                fillna(df.q/df.groupby('week').q.transform('last'))
df

   week p   q   d1
0   1   1   4   4.0
1   1   2   2   2.0
2   1   3   1   NaN
3   2   1   6   6.0
4   2   2   2   2.0
5   2   3   1   NaN
6   3   1   6   3.0
7   3   2   3   1.5
8   3   3   2   NaN

还有两件事我没弄清楚。首先，如果不是相对于 p=3 定义第一个变量，而是相对于 p=2 定义它，我将如何修改上面的代码？（或者什么替代方案会更好？）

其次，如何生成第二个变量？（对于 p=1，q 的值相对于 p=2，对于 p=2，q 的值相对于 p=3）。

Answer 1

试试这个：

df['d1'] = df.q / df.q.where(df.p.eq(3)).groupby(df.week).transform('first')
df['d2'] = df.q / df.groupby('week').q.shift(-1).fillna(df.q)

Out[74]:
   week  p  q   d1   d2
0     1  1  4  4.0  2.0
1     1  2  2  2.0  2.0
2     1  3  1  1.0  1.0
3     2  1  6  6.0  3.0
4     2  2  2  2.0  2.0
5     2  3  1  1.0  1.0
6     3  1  6  3.0  2.0
7     3  2  3  1.5  1.5
8     3  3  2  1.0  1.0

在Pandas中，创建一个相对于组内特定类别的变量

In Pandas, create a variable relative to a specific category within the group

python

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transform

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