Python 将groupby的第一个值设置为Nan

我有一个不同类别的时间序列

cat date        price
A   2000-01-01  100
A   2000-02-01  101
...
A   2010-12-01  140
B   2000-01-01  10
B   2000-02-01  10.4
...
B   2010-12-01  11.1
...
Z   2010-12-01  13.1    

我需要计算所有资产的回报，使用

df['ret'] = df['price'] / df['price'].shift(1) - 1

然而，这也会根据上一家公司的最后一次观察结果，计算出每个公司（A除外）的第一个要素的不正确回报。因此，我想在每一个类别中首先进行观察

使用计算机很容易获得这些观察结果

df.groupby('cat')['ret'].first()

但我对如何设置它们有点迷茫

df.groupby('cat')['ret'].first() = np.NaN

及

---

没有导致任何结果。

要将每组的第一个值设置为缺失值，请使用：

但似乎需要：

您的解决方案应更改为：

试试这个

df.sort_values('date').groupby('cat')['price'].pct_change()

---

您需要

pct\u更改（）

pct\u更改

需要在组内执行

df.loc[~df['cat'].duplicated(), 'ret']=np.NaN

df = df.sort_values(['cat','date'])
df['ret1'] = df.groupby('cat')['price'].pct_change()

df['ret2'] = df['price'] / df.groupby('cat')['price'].shift(1) - 1
print (df)
  cat        date  price      ret1      ret2
0   A  2000-01-01  100.0       NaN       NaN
1   A  2000-02-01  101.0  0.010000  0.010000
2   A  2010-12-01  140.0  0.386139  0.386139
3   B  2000-01-01   10.0       NaN       NaN
4   B  2000-02-01   10.4  0.040000  0.040000
5   B  2010-12-01   11.1  0.067308  0.067308
6   Z  2010-12-01   13.1       NaN       NaN

df.sort_values('date').groupby('cat')['price'].pct_change()