python - 根据日期条件创建列，但出现此错误 AttributeError : 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'sub' ?

Question

嘿，这里是一个 python 新手。
假设我有这个数据数据框的前两列:

df = pd.DataFrame({'group': ["Sun", "Moon", "Sun", "Moon", "Mars", "Mars"],
                   'score': [2, 13, 24, 15, 11, 44], 
                   'datetime': ["2017-08-30 07:00:00", "2017-08-30 08:00:00", "2017-08-31 07:00:00", "2017-08-31 08:00:00", "2017-08-29 21:00:00", "2017-08-28 21:00:00"],
                   'difference': [2, 13, 22, 2, -33, 44]})

我想创建一个名为 difference 的新列(我把它放在那里作为说明)，这样
它是平等的:

该行的得分值 - 该组前一天同一小时的得分值

例如第 3 行的差异等于:
该行的得分 - 前一天(30 日)的得分 08:00:00对于该组(即 Moon)，即 15 - 13 = 2 .如果前一天和同一时间不存在，则取该行的分数值(例如，在第 0 行，对于时间 2017-08-30 07:00:00 没有 2017-08-29 07:00:00，因此只取 2)。
我写了以下内容:

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
before = df['datetime'] - pd.DateOffset(days=1)

df['difference'] = df.groupby(["group", "datetime"])['score'].sub(
    before.map(df.set_index('datetime')['score']), fill_value=0)

但我收到错误:
AttributeError: 'SeriesGroupBy' 对象没有属性 'sub'
我错过了什么？有没有更优雅的解决方案？

Answer 1

MultiIndex.map我们可以设置group列连同 before列作为数据帧的索引，然后 map具有相同分值的多索引 group然后从 score 中减去映射的分数值列计算差异。

s = df.set_index(['group', before]).index.map(df.set_index(['group', 'datetime'])['score'])
df['difference'] = df['score'].sub(list(s), fill_value=0)

>>> df

  group  score            datetime  difference
0   Sun      2 2017-08-30 07:00:00         2.0
1  Moon     13 2017-08-30 08:00:00        13.0
2   Sun     24 2017-08-31 07:00:00        22.0
3  Moon     15 2017-08-31 08:00:00         2.0
4  Mars     11 2017-08-29 21:00:00       -33.0
5  Mars     44 2017-08-28 21:00:00        44.0