python - Pandas groupby 值并获取最大日期和最小日期的值

Question

df我有一个看起来像这样的熊猫数据框：

item year value
A    2010  20
A    2011  25
A    2012  32
B    2016  20
B    2019  40
B    2018  50

我的目标是能够为每个项目计算每个日期之间的价值差异。然后例如，我想为项目 A 找到：12（32 -20，因为最大年份是 2012，最小年份是 2010）和项目 B：20（40 - 20，因为最大年份是 2019，最小年份是 2016） .

我使用以下代码为每个项目获取最大年份和最小年份：

df.groupby("item").agg({'year':[np.min, np.max]})

然后，我找到每个项目的最小年份和最大年份。然而，我坚持做我想要的。

标签： pythonpython-3.xpandasdataframepandas-groupby

Answer 1

尝试sort_valuesby year，然后您可以groupby选择firstformin和lastfor max：

g = df.sort_values('year').groupby('item')
out = g['value'].last() - g['value'].first()

输出：

item
A    12
B    20
Name: value, dtype: int64