fram框架变更 python,python2.7：更改dataframe的列值的差异

傷城~ 2023-01-24 02:20 26阅读 0赞

![Image 1][]

I have a dataframe(df) like as following(just example), there are maybe 10 or more dataframes:

date a b

0 2010-01-01 12 15

1 2010-01-02 13 20

2 2010-01-03 14 23

3 2010-01-04 15 24

4 2010-01-05 16 25

5 2010-01-08 17 15

6 2010-01-09 180 160

................................

1000 2013-01-05 310 320

I want to calculate the change percentage of b column value in the dataframe.

But there is a exception that when the date is '2010-01-09' (just a example), and calculate the change percentage of b '2010-01-09' , the value of b in'2010-01-08' should be 10 times, just this time, other dates should use the original value, I mean no 10 times. In generally, I calculate the change percent by the following code:

df\['b\_diff'\] = df2\['b'\]/(df2\['b'\].shift() -1

But when the date is: '2010-01-09'.

I think the code should be:

df\['b\_diff'\] = df2\['b'\]/10\*(df2\['b'\].shift()) -1

Could you tell me how to process with this issue?

Thanks!

解决方案

You can use pct\_change, but first divide value of b by condition:

dates = \['2010-01-09','2011-01-09'\]

m = df2\['date'\].isin(dates)

df2.loc\[m, 'b'\] = df2\['b'\] / 10

df2\['b\_diff'\] = df2\['b'\].pct\_change()

print (df2)

date a b b\_diff

0 2010-01-01 12 15.0 NaN

1 2010-01-02 13 20.0 0.333333

2 2010-01-03 14 23.0 0.150000

3 2010-01-04 15 24.0 0.043478

4 2010-01-05 16 25.0 0.041667

5 2010-01-08 17 15.0 -0.400000

6 2010-01-09 180 16.0 0.066667

Alternative solution:

dates = \['2010-01-09','2011-01-09'\]

m = df2\['date'\].isin(dates)

df2\['b'\] = df2\['b'\].mask(m, df2\['b'\] / 10)

df2\['b\_diff'\] = df2\['b'\].pct\_change()

print (df2)

date a b b\_diff

0 2010-01-01 12 15.0 NaN

1 2010-01-02 13 20.0 0.333333

2 2010-01-03 14 23.0 0.150000

3 2010-01-04 15 24.0 0.043478

4 2010-01-05 16 25.0 0.041667

5 2010-01-08 17 15.0 -0.400000

6 2010-01-09 180 16.0 0.066667

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