如何找到熊猫中第一行和后续行的百分比差异？答案

【问题标题】：How do I find percentage difference from the first row and subsequent rows in pandas?如何找到熊猫中第一行和后续行的百分比差异？
【发布时间】：2021-03-29 22:09:44
【问题描述】：

所以我有一个具有某些值的数据框，我想找出随后时间段与 2020 年的百分比差异。

我的数据框是这样的：

Years          A              B          C           D          E
2020        801.566522  769.2986786 830.8725406 830.8725406 840.7192069
2021-2030   786.3122361 759.3832642 826.2453567 826.2453567 838.7446964
2031-2050   787.6490105 759.1486884 827.4489946 827.4489946 839.8352851
2041-2050   775.1016567 745.1193567 817.2389842 817.2389842 831.9880991

我需要计算 2020 年的值与随后十年之间的值之间的百分比差异，输出应如下所示。

Years           A                 B               C                D            E
2021-2030   -0.019030593    -0.012888901    -0.005569066    -0.005569066    -0.002348597
2031-2050   -0.01736289     -0.013193823    -0.004120423    -0.004120423    -0.001051388
2041-2050   -0.03301643     -0.031430344    -0.016408722    -0.016408722    -0.010385284

我可以很容易地在 excel 中执行此操作，但由于我有大量这些文件，因此我想在 python 中执行此操作。我试过使用 pct_change 函数，但它计算当前行和上一行之间的百分比差异，所以在它的基本形式中没有那么有用。谁能帮我解决这个问题？

【问题讨论】：

好问题顺便说一句。 +1

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

将df.squeeze 与df.iloc 一起使用：

In [877]: df.iloc[:, 1:] = (df.iloc[:, 1:] - df.iloc[0, 1:].values.squeeze()).div(df.iloc[:, 1:])

In [880]: df = df.loc[1:]

In [881]: df
Out[881]: 
       Years         A         B         C         D         E
1  2021-2030   -0.0194 -0.013057   -0.0056   -0.0056 -0.002354
2  2031-2050  -0.01767  -0.01337 -0.004137 -0.004137 -0.001052
3  2041-2050 -0.034144  -0.03245 -0.016682 -0.016682 -0.010494

【讨论】：

我想我没有正确表达我的问题，因为您的解决方案也在计算当前行和上一行之间的百分比差异，例如对于 2031-2040 年，百分比差异是根据 2021-2030 年的值计算的。我想从 2020 年的值计算从 2021-2030 年开始的每一行的百分比差异，例如，对于 2031-2040 行，将根据 2020 年的值计算所有值的百分比差异。
@HamzaWaheed 请检查我的更新答案。
谢谢你这工作完美。只是一个小问题，在第一行，不应该是 .... div(df.iloc[0, 1:]) 吗？因为这是给我确切值的那个，否则非常感谢你