python - Pandas Groupby 回到 DataFrame

Question

我有一个数据框:

df = pd.DataFrame({'Section': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6],
                   'Unit': np.arange(0,15)/100.0,
                   'Entries': [11, 22, 23, 1, 4, 8, 
                               99, 112, 235, 22, 126,
                               442, 45, 56, 10],
                   'Exits': np.random.randint(0,100,15)},
                  columns = ['Section', 'Unit', 'Entries', 'Exits'])

我想将每个部分的条目数据更改为值之间的差异。

例如，第 1 部分的条目是 11、22、23。我希望它们是 0、11、1(每个值之间的差异)。

我可以做 df.groupby('Section').Entries.apply(diff) 但这摆脱了起始值并给我留下了一个我不知道如何做的系列回到数据框。

如何做到这一点？

Answer 1

这是你想要的吗？

In [93]: df['diff'] = df.groupby('Section')['Entries'].diff().fillna(0)

In [94]: df
Out[94]:
    Section  Unit  Entries  Exits   diff
0         1  0.00       11     97    0.0
1         1  0.01       22     89   11.0
2         1  0.02       23     98    1.0
3         2  0.03        1     39    0.0
4         2  0.04        4     42    3.0
5         2  0.05        8     35    4.0
6         3  0.06       99     59    0.0
7         3  0.07      112     16   13.0
8         3  0.08      235      1  123.0
9         4  0.09       22     73    0.0
10        4  0.10      126     97  104.0
11        4  0.11      442     56  316.0
12        5  0.12       45     78    0.0
13        5  0.13       56     42   11.0
14        6  0.14       10     30    0.0