Python Pandas条件求和并减去上一行

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了大量的数据结构和数据分析工具。条件求和是指根据某些条件对数据进行求和操作，而减去上一行则是指在求和的基础上，再减去当前行的上一行的值。

类型

在 Pandas 中，条件求和可以通过 DataFrame.loc 或 DataFrame.query 方法实现。减去上一行可以通过 DataFrame.shift 方法实现。

应用场景

条件求和并减去上一行的操作在财务分析、数据分析等领域非常常见。例如，在财务报表中，可能需要计算某一季度的利润，并减去上一季度的利润。

示例代码

假设我们有一个 DataFrame，包含日期和利润两列，我们希望计算每个日期的利润，并减去上一天的利润。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'date': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04'],
    'profit': [100, 150, 200, 180]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 计算条件求和并减去上一行的值
df['adjusted_profit'] = df['profit'] - df['profit'].shift(1)

print(df)

输出结果

        date  profit  adjusted_profit
0 2023-01-01     100             NaN
1 2023-01-02     150             50.0
2 2023-01-03     200             50.0
3 2023-01-04     180            -20.0

遇到的问题及解决方法

问题：在计算减去上一行的值时，第一行会出现 NaN 值。

原因：因为第一行没有上一行的值，所以 shift(1) 会返回 NaN。

解决方法：可以在计算后对 NaN 值进行处理，例如用 0 填充。

df['adjusted_profit'] = df['profit'] - df['profit'].shift(1)
df['adjusted_profit'].fillna(0, inplace=True)

print(df)

输出结果

        date  profit  adjusted_profit
0 2023-01-01     100               0
1 2023-01-02     150               50
2 2023-01-03     200               50
3 2023-01-04     180              -20