Python 分组差异和百分比变化

我有以下数据框

              t_f      m_s
   uni        
   A          False    1.2
   A          True     0.6
   B          False    0.9
   B          True     0.6

              m_s_diff   m_s_diff_percentage
   uni        
   A          -0.6         -50%
   B          -0.3         -33.33%

我试图得到每个uni的真-假差异，并计算真/假百分比变化 我确信有一种方法可以通过使用group by来做到这一点，但我不知道该怎么做

输出应该是一个数据帧

              t_f      m_s
   uni        
   A          False    1.2
   A          True     0.6
   B          False    0.9
   B          True     0.6

              m_s_diff   m_s_diff_percentage
   uni        
   A          -0.6         -50%
   B          -0.3         -33.33%

使用查询

df.query（'t\u f==True'）。m\u s-df.query（'t\u f==False'）。m\u s

使用查询

df.query（'t\u f==True'）。m\u s-df.query（'t\u f==False'）。m\u s

试试这个

df.groupby(level=0)['m_s'].diff().dropna()


uni
A   -0.6
B   -0.3
Name: m_s, dtype: float64

以下是@MaxU提供的解决方案

df.groupby(level=0)['m_s'].agg(['diff','pct_change']).dropna()
Out[502]: 
     diff  pct_change
uni                  
A    -0.6   -0.500000
B    -0.3   -0.333333

试试这个

df.groupby(level=0)['m_s'].diff().dropna()


uni
A   -0.6
B   -0.3
Name: m_s, dtype: float64

以下是@MaxU提供的解决方案

df.groupby(level=0)['m_s'].agg(['diff','pct_change']).dropna()
Out[502]: 
     diff  pct_change
uni                  
A    -0.6   -0.500000
B    -0.3   -0.333333

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你能添加预期的输出吗？

df.iloc[：：2，：][m_s']-df.iloc[1:：2][m_s']

像这样？不清楚这些数据是否代表您的整个输入和输出。这只是我的数据的快照。groupby（level=0）。diff（）.dropna（）@Wen，请把它转换成一个答案。您能添加预期的输出吗？

df.iloc[：：2，：]['m_s']-df.iloc[1:：2]['m_s']

像这样吗？不清楚这些数据是否代表您的全部输入和输出。这只是我的数据的快照。

df.groupby（level=0）。diff（）.dropna（）

@Wen，请把它转换为一个答案。小调整：

df.groupby（level=0）['m_'].agg（['diff'，'pct_change']）。dropna（）

小调整：

df.groupby（level=0）['m_'].agg(['diff'，'pct_change']）。dropna（）