Python 计算数据帧系列groupby中的唯一百分比更改

我试图计算百分比变化的一个版本，公式是

（b-a）/（b+a）

（如果a和b都是0，那么它应该返回0）

我需要按数据帧分组、排序，然后将此函数应用于每个组

我遇到了与多索引相关的错误

数据： 我需要按两组分组，按数字排序，然后我想按

（b-a）/（a+b）

我曾尝试创建一个解决方案，该解决方案很粗糙，在应用于分组数据帧时实际上不起作用。还有一件事，我做了

pd.concat（）。我这样做是为了保留索引。我知道一定有更好的办法

def relative_diff(x):
    df = pd.concat([x.shift(1), x], axis=1).assign(newcol=np.nan)
    for i, a, b in zip(range(len(df)), df.iloc[:,0], df.iloc[:,1]):
        if a == 0 and b == 0:
            df.iloc[i, 2] = 0
        else:
            df.iloc[i, 2] = ((b-a)/(b+a))
    return df.iloc[:,2]

当我将此应用于特定群体时，我得到的正是我想要的：

example = df.sort_values('number').groupby(['group', 'group2'])['x'].get_group(('a', 'a'))

relative_diff(example)

206         NaN
1     -0.213913
114    0.620487
48    -0.111751
228   -0.076064
157   -0.168579
128    0.196246
201   -0.167361

我现在尝试
.apply（）
将此函数应用于分组的数据帧：

df.sort_values('number').groupby(['group', 'group2'])['x'].apply(relative_diff)

我得到
无法处理非唯一的多索引错误，我被卡住了

编辑：

在回顾了WeNYoBen的答案后，它对上述数据集非常有效，但无论出于何种原因，当我查看第一组实际数据时，我发现：

144433    11
535075     6
725163     5
211134     3
89080      3
236916     1
593010     1
648680     2
56196      1
404572     2
724103     3
663501     7

它给我的错误
缓冲区有错误的维数（预期为1，得到0）
我们可以做

pd.concat([relative_diff(y) for x , y in df.sort_values('number').groupby(['group', 'group2'])['x']])

IIUC，您只需先计算移位序列，然后即可执行正常操作：

df = df.sort_values('number')

shifted = df.groupby(['group', 'group2'])['x'].shift()
(shifted - df['x']).div(shifted + df['x']).fillna(0)

输出：

134    0.000000
7      0.050592
103    0.000000
204    0.000000
98     0.000000
         ...   
21     0.055165
229   -0.204819
185    0.372709
263    0.116757
110   -0.161116
Length: 300, dtype: float64

太好了，谢谢你。我现在遇到了另一个错误，我不能用当前的数据集准确地重现它，我不知道为什么<代码>缓冲区的维度数错误（预期为1，实际为0）
添加到中的注释中post@MattW. 在原始数据帧中是否有dup列名称？我没有。我设置了（计数器（data.columns.values（））

，结果只有1。马特也把它们都看了一遍。我不知道为什么这适用于您的测试样本数据，但不适用于真实数据。。。

134    0.000000
7      0.050592
103    0.000000
204    0.000000
98     0.000000
         ...   
21     0.055165
229   -0.204819
185    0.372709
263    0.116757
110   -0.161116
Length: 300, dtype: float64