提问人：Michael W 提问时间：11/14/2023 更新时间：11/14/2023 访问量：39
多索引数据透视表的 Pandas 减法
Pandas subtraction for multiindex pivot table
问：
我有一个以下数据框，我将其转换为具有两个索引的 pandas 数据透视表“Date”和“Rating”。 这些值在 A、B 和 C 列中排序。
我想找到一个解决方案，该解决方案将减去连续几天的每列和评级的值。假设评级 M 从 2007 年 3 月 1 日到 2007 年 2 月 1 日的 A 变化为 。减法并不总是在一天的差值上执行。但它将永远是（新日期 - 旧日期）。0.4179 - 0.4256 = -0.0077
我正在寻找的结果可以在下表中找到：
答：
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Corralien
11/14/2023
#1
如果 DataFrame 已正确排序（或使用），则可以使用：df.sort_values('Date')groupby_diff
# Replace ['A'] with ['A', 'B', 'C']
df['A_diff'] = df.groupby('Rating')['A'].diff().fillna(0)
输出：
>>> df
Date Rating A A_diff
0 02/01/2007 M 0.4256 0.0000
1 02/01/2007 MM 0.4358 0.0000
2 02/01/2007 MMM 0.4471 0.0000
3 03/01/2007 M 0.4179 -0.0077
4 03/01/2007 MM 0.4325 -0.0033
5 03/01/2007 MMM 0.4476 0.0005
6 04/01/2007 M 0.4173 -0.0006
7 04/01/2007 MM 0.4316 -0.0009
8 04/01/2007 MMM 0.4469 -0.0007
如果您不知道自己有多少列，可以尝试：
cols = df.columns[2:]
df[cols] = df.groupby('Rating')[cols].diff().fillna(0)
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Michael W
11/14/2023
完善。如果我对列号进行修改，该怎么办？比如说，我不知道会有多少列。它可能只是“A”、“B”或“A”、“B”、“C”、“D”，我不想每次都手动更改它。
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Corralien
11/14/2023
尝试用代替 .df.columns[2:]A
上一个：整理数据透视表中的多列
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df.sort_values('Date').groupby('Rating')[['A', 'B', 'C']].diff().fillna(0)