对于以下数据框中的每个 Name，我试图找出从一个 Time 到下一个 Amount 列的百分比变化:
创建数据框的代码:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Ali', 'Ali', 'Ali', 'Cala', 'Cala', 'Cala', 'Elena', 'Elena', 'Elena'],
'Time': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3],
'Amount': [24, 52, 34, 95, 98, 54, 32, 20, 16]})
df.sort_values(['Name', 'Time'], inplace = True)
我尝试的第一种方法(基于 this question and answer )使用 groupby 和 pct_change:
df['pct_change'] = df.groupby(['Name'])['Amount'].pct_change()
结果:
这似乎不是按名称分组，因为它的结果与我没有使用 groupby 并调用 df['Amount'].pct_change()。根据Pandas Documentation对于 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.pct_change，上述方法应该可以计算组内每个值相对于前一个值的百分比变化。
对于第二种方法，我将 groupby 与 apply 和 pct_change 一起使用:
df['pct_change_with_apply'] = df.groupby('Name')['Amount'].apply(lambda x: x.pct_change())
结果:
这次所有的百分比变化都是正确的。
为什么 groupby 和 pct_change 方法没有返回正确的值，但是使用 groupby 和 apply 可以？
2018 年 1 月 28 日编辑:此行为已在最新版本的 Pandas 0.24.0 中得到纠正。要安装运行 pip install -U pandas。
最佳答案
正如@piRSquared 在评论中指出的那样；这是由于 bug filed on Github under issue #21621 .它看起来已经在里程碑 0.24.0(2018 年 12 月 31 日到期)中得到解决。我的版本 (0.23.4) 仍然显示此错误行为。
关于python - Pandas 0.23 groupby 和 pct 更改未返回预期值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51085919/
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