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python - 将具有移位功能的 lambda 应用于多列

问题描述

我正在尝试应用“PPG”（前期增长“）的公式，并在涉及多列时堆叠（对于一列，它运行良好）。

这是示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"ID": [1,3,2,2,3,1,3],
               "Date": [20200109, 20200204, 20200307, 20200107, 20200108, 20200214, 20200314],
               "A": [20,10,40,40,10,20,30], 
               "B": [20,30,40,50,20, 30, 10]})

当我需要计算一列中值之间的差异时，可以：

df['new']=df.sort_values(['ID','Date']).groupby('ID')['A'].apply(lambda x:x/x.shift(1)-1)

但我不知道如何为两个不同的列（A 和 B）解决它。我尝试使用的代码是：

df['new']=df.sort_values(['ID','Date']).groupby('ID').apply(lambda x: x.A/x.B.shift(1)-1)

它返回错误：插入列的索引与框架索引不兼容

如果有人可以请帮助我

标签： pythonpandas

解决方案

修复你的代码，apply创建多个索引，所以我们需要使索引与 df 相同，这样我们就可以赋值

df['new']=df.sort_values(['ID','Date']).groupby('ID').apply(lambda x: x.A/x.B.shift(1)-1).reset_index(level=0,drop=True)

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