如何在python中将多个索引的累积数据转换为每日数据?
我有以下形式的数据集-如何在python中将多个索引的累积数据转换为每日数据?,python,pandas,numpy,dataframe,Python,Pandas,Numpy,Dataframe,我有以下形式的数据集- date code A B C 20-02-01 box1 1 2 1 20-02-02 box1 2 2 1 20-02-03 box1 3 2 1 20-02-01 box2 2 1 1 20-02-04 box3 4 2 1 20-02-05 box3 5 2 1 20-02-06 box3 7 2 1 A、B、C列表示每个框在第一列中给出的日期内的累积值。 现在我想创建另
date code A B C
20-02-01 box1 1 2 1
20-02-02 box1 2 2 1
20-02-03 box1 3 2 1
20-02-01 box2 2 1 1
20-02-04 box3 4 2 1
20-02-05 box3 5 2 1
20-02-06 box3 7 2 1
A、B、C列表示每个框在第一列中给出的日期内的累积值。
现在我想创建另一行,它可以在python中找到每一个框的w.r.t.的每日增长。
例如,最终结果应为-
date code A B C D
20-02-01 box1 1 2 1 1
20-02-02 box1 2 2 1 1
20-02-03 box1 3 2 1 1
20-02-01 box2 2 1 1 2
20-02-04 box3 4 2 1 4
20-02-05 box3 5 2 1 1
20-02-06 box3 7 2 1 2
如何根据两个索引(日期、代码)找到A中的差异?您可以使用code
对数据帧进行分组,然后在A列上使用A列
您可以通过使用函数的组合找到A列
中的每日增加量,&:
结果:
# print(df)
date code A B C D
0 20-02-01 box1 1 2 1 1
1 20-02-02 box1 2 2 1 1
2 20-02-03 box1 3 2 1 1
3 20-02-01 box2 2 1 1 2
4 20-02-04 box3 4 2 1 4
5 20-02-05 box3 5 2 1 1
6 20-02-06 box3 7 2 1 2
# print(df)
date code A B C D
0 20-02-01 box1 1 2 1 1
1 20-02-02 box1 2 2 1 1
2 20-02-03 box1 3 2 1 1
3 20-02-01 box2 2 1 1 2
4 20-02-04 box3 4 2 1 4
5 20-02-05 box3 5 2 1 1
6 20-02-06 box3 7 2 1 2