python - Pandas groupby 多列，使用 pct_change

Question

我试图找出每个独特组的 Value 的周期性增长，按(Company，Group , 和 日期).

Company Group Date     Value
A       X     2015-01  1
A       X     2015-02  2
A       X     2015-03  1.5
A       XX    2015-01  1
A       XX    2015-02  1.5
A       XX    2015-03  0.75
A       XX    2015-04  1
B       Y     2015-01  1
B       Y     2015-02  1.5
B       Y     2015-03  2
B       Y     2015-04  3
B       YY    2015-01  2
B       YY    2015-02  2.5
B       YY    2015-03  3

我试过:

df.groupby(['Date','Company','Group']).pct_change()

但这会返回所有 NaN。

我要找的结果是:

Company Group Date     Value/People
A       X     2015-01  NaN
A       X     2015-02  1.0
A       X     2015-03  -0.25
A       XX    2015-01  NaN
A       XX    2015-02  0.5
A       XX    2015-03  -0.5
A       XX    2015-04  0.33
B       Y     2015-01  NaN
B       Y     2015-02  0.5
B       Y     2015-03  0.33
B       Y     2015-04  0.5
B       YY    2015-01  NaN
B       YY    2015-02  0.25
B       YY    2015-03  0.2

Answer 1

您想将您的日期放入行索引并将组/公司放入列

d1 = df.set_index(['Date', 'Company', 'Group']).Value.unstack(['Company', 'Group'])
d1

然后使用pct_change

d1.pct_change()

或

使用分组

df['pct'] = df.sort_values('Date').groupby(['Company', 'Group']).Value.pct_change()
df