熊貓GROUPBY應用功能，以

級

我有一個具有以下結構的大熊貓GROUPBY對象：熊貓GROUPBY應用功能，以

SETTLE_DATE DATE 
2014-09-23 2014-09-19 0.000091 
      2014-09-22 0.000163 
2014-10-01 2014-09-29 -0.000002 
2014-11-13 2014-08-29 0.007774 
      2014-09-01 0.008993 
      2014-09-02 0.010048 
      2014-09-03 0.009496 
      2014-09-04 0.015213 
      2014-09-05 0.015772 
      2014-09-08 0.016733 
      2014-09-09 0.018464 
      2014-09-10 0.018361 
      2014-09-11 0.017473 
      2014-09-12 0.017884 
      2014-09-15 0.017860 
      2014-09-16 0.017706 
      2014-09-17 0.016628 
      2014-09-18 0.017866 
      2014-09-19 0.020719 
      2014-09-22 0.021473 
      2014-09-23 0.020296 
      2014-09-24 0.022314 
      2014-09-25 0.024007 
      2014-09-26 0.026014 
      2014-09-29 0.026411

如何減去最後DATE每個SETTLE_DATE第一DATE？

舉例來說，我想從2014-09-29 0.026411減去2014-08-29 .007774，並重復同樣的事情結算日期2014-10-01和2014-09-23

來源

2014-10-01 donopj2

作爲一個建議，如果您的數據粘貼作爲容易複製pasteable格式（例如df.to_dict() ），你可能會得到更快的響應。

假設您有一個系列s，使用MultiIndex和您顯示的兩個級別，您可以將第一級別組合起來並應用聚合獲得所需的值。

In [136]: s.groupby(level=0).agg('last') - s.groupby(level=0).agg('first') 
Out[136]: 
SETTLE_DATE 
2014-09-23  0.000072 
2014-10-01  0.000000 
2014-11-13  0.018637 
Name: VALUE, dtype: float64

來源

2014-10-01 21:49:29 chrisb

熊貓GROUPBY應用功能，以

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