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我正在尝试为不同列中具有相同值的行计算两个 DataFrame 中 >20 列之间的小数差异。
例如给定两个数据框:
df1 = index, A, B, C, D, ID
0, 2, 1, 5, 4, -2
1, 1, 2, 2, 4, -1
2, 2, 4, 8, 8, 0
3, 1, 4, 6, 5, 1
df2 = index, A, B, C, D, ID
0, 2, 1, 2, 2, -3
1, 4, 3, 3, 2, -2
2, 6, 2, 4, 6, -1
3, 1, 4, 2, 4, 0
对于每一列 (A-D),我想得到小数差值(即 df3['A'] = (df1['A']-df2['A'])/df1[' A']
) 如果该行具有相同的 ID 值。任一数据框中可能存在没有通用 ID 的行,这些行不应包含在 df3 中。
期望的输出:
df3 = index, A, B, C, D, ID
0, -1, -2, 0.4, 0.5, -2
1, -5, 0, -1, -0.5, -1
2, 0.5, 0, 0.75, 0.5, 0
最终我还想得到 df3 中 A-D 列每一行的这些小数差的平方和(即所示示例的 32.72)
最佳答案
您需要将 ID
设置为两个数据帧的索引,然后您可以直接获取数据帧的差异。下面的代码将完成您正在寻找的内容:
示例数据
df1 = pd.DataFrame(
[[0, 2, 1, 5, 4, -2],
[1, 1, 2, 2, 4, -1],
[2, 2, 4, 8, 8, 0 ],
[3, 1, 4, 6, 5, 1]], columns = ['index', 'A', 'B', 'C', 'D', 'ID'])
df2 = pd.DataFrame(
[[0, 2, 1, 2, 2, -3],
[1, 4, 3, 3, 2, -2],
[2, 6, 2, 4, 6, -1 ],
[3, 1, 4, 2, 4, 0]], columns = ['index', 'A', 'B', 'C', 'D', 'ID'])
分数差分
df1 = df1.set_index('ID') # set index for fractional differencing
df2 = df2.set_index('ID') # set index for fractional differencing
target_cols = ['A', 'B', 'C', 'D'] # define columns to use in differencing
df3 = (df1[target_cols] - df2[target_cols]) / df1[target_cols] # get fractional difference
df3 = df3.dropna().reset_index() # remove row observations without intersecting IDs in df1 and df2
输出
print(df3.to_string())
ID A B C D
0 -2 -1.00 -2.00 0.40 0.50
1 -1 -5.00 0.00 -1.00 -0.50
2 0 0.50 0.00 0.75 0.50
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