如何添加列到數據幀中的大熊貓

Question

假設你有一個數據幀DF

ID  data 
1 1234 123  
2 1234 213  
3 1234 432 
4 1234 32  
5 1234 54  
6 5678 67  

你想添加一個名爲「計算」新列返回一個溫控功能： 數據[1] - 數據[0]/data [0]（因爲我們需要來自前一個單元格的數據，'計算'的第一個單元格將爲0）

我們如何添加此列如何編寫此函數，不在數據存儲的同一行上？

Answer 1

在你提到的情況下，你會使用diff。例如：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'data':[123, 312, 432, 32, 54, 67]}) 
df['new'] = df['data'].diff()/df['data'] 

其中產量：

data  new 
0 123  NaN 
1 312 0.605769 
2 432 0.277778 
3 32 -12.500000 
4 54 0.407407 
5 67 0.194030 

在一般情況下，雖然，這些類型的東西都是量化的技巧。轉移和切片可能非常有用。例如，假設我們想

(data[i] + data[i+1])/data[i] 

如果你熟悉numpy的數組，你可能會嘗試：

df['new'] = (df['data'][:-1] + df['data'][1:])/df['data'] 

，因爲這樣pandas處理自動對齊，這樣的結果會比略有不同我們以前的一個：

data new 
0 123 NaN 
1 312 2 
2 432 2 
3 32 2 
4 54 2 
5 67 NaN 

因此，pandas這是更好的順序明確轉向，而不是使用切片，該類別中ASE：

df['new'] = (df['data'].shift(1) + df['data'])/df['data'].astype(float) 

這產生了：

data  new 
0 123  NaN 
1 312 1.394231 
2 432 1.722222 
3 32 14.500000 
4 54 1.592593 
5 67 1.805970 

Answer 2

你僅僅可以找到相對差，然後歸咎於一個0：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({ 
    'data': range(5) 
}) 

df['calc'] = (df.data.shift(1) - df.data)/df.data 
df.calc.values[0] = 0 

>>> df 
    data calc 
0 0 0 
1 1 -1.000000 
2 2 -0.500000 
3 3 -0.333333 
4 4 -0.250000 

5 rows × 2 columns