Python 如何按层次分类计算增量？

假设您有一个如下所示的数据帧：

     -Fruit-     -Shop-      -Total-   -Year-
 0    Apple      Maximo        100      2016
 1    Apple      John          200      2016
 2   Banana      John          400      2016
 3    Apple      Maximo         50      2017
 4    Apple      Maximo        100      2017
 5   Banana      John          300      2017

然后，您希望按类别的每个组合计算年与年之间的增量，并将其保存为groupedby数据框中的新列：

     -Fruit-    -Fruit-Increment-     -Shop-     -Shop-Increment-
 0    Apple         -50%              Maximo           50%   
 1    Apple         -50%              John            -100%   
 2   Banana         -25%              John            -25%      

说明：2016-2017年苹果公司的总销售额增量为（伪代码示例）：

这是具有实际值的以下操作：

(150-300)/300=-50% 

然而，我也想知道，这种水果在每家商店的表现如何。在Maximo中，苹果的销售额增量为（150-100）/100=50%（以此类推）

奖励1：如果2016年的值为0，而2017年有一个值（不可能计算增量），则在可能的代码中包含一种输入NaN的方法

奖励2：考虑解决这个问题的最佳方法（我想在一个大数据框架中实现它，其中列几乎是所有类别）

---

请，如果我不清楚我想要实现什么，请通知我，以便更正问题。谢谢大家!

我不明白你的逻辑，你是如何从输入数据中得到输出的。你能解释一下吗？@jezrael已经修改过了，如果你能帮我，我会很高兴的：(

(150-300)/300=-50%