python - 按组将每一行减少前一行的百分比

Question

我的数据如下所示：

季节	播放器	分钟
1	K.布莱恩特	700
2	K.布莱恩特	700
3	K.布莱恩特	700
4	K.布莱恩特	700
1	P.皮尔斯	750
2	P.皮尔斯	750
3	P.皮尔斯	750

我想将每个赛季的分钟数减少上一赛季的 10%。每个玩家的行数都不相同。我想要以下内容：

季节	播放器	分钟
1	K.布莱恩特	700
2	K.布莱恩特	630
3	K.布莱恩特	567
4	K.布莱恩特	510
1	P.皮尔斯	750
2	P.皮尔斯	675
3	P.皮尔斯	608

有任何想法吗？提前致谢

标签： pythonpandasdataframe

Answer 1

尝试使用groupby cumprod创建一系列保留百分比

pct = .1
# Create a column with keep percentage as 1 - .1
df['keep_pct'] = (1 - pct)
# Groupby for player and keep_pct
g = df.groupby('player')['keep_pct']

# Shift to prevent affecting the first row of each group
# fill_value with 1 so first row is 100%
df['keep_pct'] = g.shift(fill_value=1)

# Cumprod to compound the keep percentage
df['keep_pct'] = g.cumprod()

# Multiply minutes and keep_pct columns
df['minutes'] = df['minutes'].mul(df['keep_pct']).round(0).astype(int)

# Cleanup Columns
df = df.drop(columns='keep_pct')

df：

   season     player  minutes
0       1  K. Bryant      700
1       2  K. Bryant      630
2       3  K. Bryant      567
3       4  K. Bryant      510
4       1  P. Pierce      750
5       2  P. Pierce      675
6       3  P. Pierce      608

df['keep_pct']：

0    1.000
1    0.900
2    0.810
3    0.729
4    1.000
5    0.900
6    0.810
Name: keep_pct, dtype: float64