执行只考虑timeseries数据帧中的上一年的pct\U change（）？

Question

我有一个示例数据帧“df”：

df = pd.DataFrame({'Year': [2000, 2002, 2003, 2004], 
                   'Name': ['A'] * 4, 
                   'Value': [4, 1, 1, 3]})

当我执行pct\u change（）时，即

df['change'] = df['Value'].pct_change()

行年份=2002的计算“变化”值为-0.75。由于2001年的数据丢失，我只想考虑时间序列中的前一年，我如何才能让熊猫返回2002年的N/a？你知道吗

干杯。你知道吗

Answer 1

用set_index+reindex+pct_change和fill_method=None-

1. 首先，设置Year作为索引
2. 获取从最小到最大的年份范围，并使用此范围重新索引数据帧。丢失的年份现在添加为NaNs
3. 在Value上调用pct_change，不填充NaN

r = np.arange(df.Year.min(), df.Year.max() + 1)
df = df.set_index('Year').reindex(r)

v = df['Value'].pct_change(fill_method=None)
df = df.assign(Change=v).dropna(how='all').reset_index()

df

   Year Name  Value  Change
0  2000    A    4.0     NaN
1  2002    A    1.0     NaN
2  2003    A    1.0     0.0
3  2004    A    3.0     2.0