如何根据数据框中该唯一列值的下一个日期计算每个唯一列值的差异？答案

【问题标题】：How to calculate difference for every unique column value based on the next date in dataframe for that unique column value?如何根据数据框中该唯一列值的下一个日期计算每个唯一列值的差异？
【发布时间】：2020-12-17 04:22:03
【问题描述】：

我有一个像这样的df：

date       | prod_number | prod_count | prod_factor
2018-01-01 | 1           | 5          | 3
2018-02-01 | 1           | 20         | 3
2018-04-01 | 1           | 10         | 3
2019-09-01 | 2           | 8          | 5
2018-09-02 | 2           | 7          | 5
2018-10-03 | 2           | 10         | 5

对于每个“prod_number”，我想从最后一个日期得到变化，然后乘以 prod_factor：

每个“prod_number”的第一个条目没有什么可以计算差异，所以它是 NONE 或 0，无论哪个更容易。

喜欢：

date       | prod_number | prod_count | prod_factor | change      | prod_factor*change
2018-01-01 | 1           | 5          | 3           | NONE/0      | NONE/0
2018-02-01 | 1           | 20         | 3           | 15 # 20-5   | 45  # 3*15
2018-04-01 | 1           | 10         | 3           | -10 # 10-20 | -30 # 3*-10

2019-09-01 | 2           | 8          | 5           | NONE/0      | NONE/0
2018-09-02 | 2           | 7          | 5           | -1 # 7-8    | -5  # 5*-1
2018-10-03 | 2           | 10         | 5           | 3 # 10-7    | 15  # 5*3

如何使用 pandas 实现这一目标？

【问题讨论】：

标签： pandas date conditional-statements difference

【解决方案1】：

使用groupby.diff，然后将两列相乘：

df['change'] = df.groupby('prod_number')['prod_count'].diff()
df['prod_factor*change'] = df['change'] * df['prod_factor']

         date  prod_number  prod_count  prod_factor  change  prod_factor*change
0  2018-01-01            1           5            3     NaN                 NaN
1  2018-02-01            1          20            3    15.0                45.0
2  2018-04-01            1          10            3   -10.0               -30.0
3  2019-09-01            2           8            5     NaN                 NaN
4  2018-09-02            2           7            5    -1.0                -5.0
5  2018-10-03            2          10            5     3.0                15.0

【讨论】：

小问题：.diff() 计算从日期“A”到前一天的差异。如何计算从日期“A”到下一个日期的差异？
.diff(-1)@Vega

【解决方案2】：

你可以使用 np.where 和 diff()

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame([['2018 - 01 - 01',1,5,3],['2018 - 02 - 01',1,20,3],['2018 - 04 - 01',1,10,3],['2019 - 09 - 01',2,8,5],['2018 - 09 - 02',2,7,5],['2018 - 10 - 03',2,10,5]  ],
                columns=['date','prod_number','prod_count','prod_factor'])
df['change']=np.where(
    df['prod_number'].diff() == 0, #cond to check if  prod_number is the same
    df['prod_count'].diff(), #value if true
  0  #else we 0
)
                 date  prod_number  prod_count  prod_factor  change
0  2018 - 01 - 01            1           5            3     0.0
1  2018 - 02 - 01            1          20            3    15.0
2  2018 - 04 - 01            1          10            3   -10.0
3  2019 - 09 - 01            2           8            5     0.0
4  2018 - 09 - 02            2           7            5    -1.0
5  2018 - 10 - 03            2          10            5     3.0

【讨论】：