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问如何按物料组计算正确的变化？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-05-11 14:47:59

回答 1查看 36关注 0票数 1

我有一个每日价格变化的产品清单。我想通过在不同的时间(每月，每年，...)重新采样来计算产品的价格变化。但是我在第一个时间序列上得到了一个计算错误。

以下是我的两个产品的数据帧示例：

df_change = pd.DataFrame({'date':['2020-04-01', '2020-04-02', '2020-04-03', '2020-04-04', '2020-04-05', '2020-04-01', '2020-04-02', '2020-04-03', '2020-04-04', '2020-04-05'], 
                          'price' : [20, 30, 40, 10, 15, 200, 220, 230, 200, 190],
                          'symbol': ['AI', 'AI', 'AI', 'AI', 'AI', 'PR', 'PR', 'PR', 'PR', 'PR']
                         })
datetime_series = pd.to_datetime(df_change['date'])

以下是每种产品2天重采样的平均价格：

df_change.groupby('symbol').resample('2D').mean():
AI  2020-04-01  25
    2020-04-03  25
    2020-04-05  15
PR  2020-04-01  210
    2020-04-03  215
    2020-04-05  190

并计算这些价格的变化：

df_change.groupby('symbol').resample('2D').mean().pct_change()
AI  2020-04-01  NaN
    2020-04-03  0.000000
    2020-04-05  -0.400000
PR  2020-04-01  13.000000 <=== not correct
    2020-04-03  0.023810
    2020-04-05  -0.116279

但是第一个时间序列"13.000“的产品"PR”的变化是不正确的。改变应该是像第一个产品AI一样的NaN。

PR的变化量"13“是用前一产品AI的最后一次时间序列计算出来的。13 = (210 - 15) / 15

我如何才能正确计算每个产品的每个第一时间序列的变化？(那就是Nan)

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-05-11 14:56:34

在计算滚动mean后执行额外的groupby操作，以计算百分比变化

avg = df_change.groupby('symbol').resample('2D').mean()
avg_change = avg.groupby('symbol').pct_change()

或者，您可以在groupby对象的apply方法内执行resample、mean和calculate pct_change

avg_change = df_change.groupby('symbol').apply(lambda x: x.resample('2D').mean().pct_change())

>>> avg_change

                      price
symbol date                
AI     2020-04-01       NaN
       2020-04-03  0.000000
       2020-04-05 -0.400000
PR     2020-04-01       NaN
       2020-04-03  0.023810
       2020-04-05 -0.116279

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