Pandas 数据帧 基于现有输入列派生新的计算列

Question

我有以下要求来派生如下的新列#请建议。在我的实际数据集中，有超过1000万条记录，并且仅提供样本记录对于给定的P，T &W值，我们需要根据现有列（A1，A2，S1&S2）派生新列D1%&D2%。1）任何时间点，如果S1有值A或B，我们需要将值D1%硬编码为零 2）任何时间点，如果S2有值A或B，我们需要将值D2%硬编码为零 3）如果S1不等于A或B，我们需要计算D1%，如下所示： （（当前 A1 值 – 以前的 A1 值）/以前的 A1 值）* 100

如果 S2 不等于 A 或 B，我们需要计算 D2%，如下所示：（（当前 A2 值 – 以前的 A2 值）/以前的 A2 值） * 100

示例 # 对于 P = 10，T = 1，W =1，D1% 为 “0”，因为 S1 的值为 “A”。对于 P = 10，T = 1，W =1，D2% 为 “0”，因为 S2 具有值 “B”。

               For P = 10, T = 1, W=2, A1=11 and S1 Is having value ‘C’.

                D1% = ((11-10)/10) * 100 = 10%

                For P = 10, T = 1, W=2, A2=25 and S2 Is having value ‘C’.

                D2% = ((25-20)/20) * 100 = 25%

Input DataFrame:

P   T   W   A1  A2  S1  S2

10  1   1   10  20  A   B

10  1   2   11  25  C   C

10  1   3   10  15  D   D

10  1   4   9   10  C   C

10  1   5   8   5   C   C

10  2   1   20  40  B   A

10  2   2   10  10  C   C

10  2   3   15  30  C   C

10  2   4   5   20  D   D

10  2   5   25  10  C   C

Expected Output DataFrame:

P   T   W   A1  A2  S1  S2  D1% D2%

10  1   1   10  20  A   B   0   0

10  1   2   11  25  C   C   10  25

10  1   3   10  15  D   D   -9.090909091    -40

10  1   4   9   10  C   C   -10 -33.33333333

10  1   5   8   5   C   C   -11.11111111    -50

10  2   1   20  40  B   A   0   0

10  2   2   10  10  C   C   -50 -75

10  2   3   15  30  C   C   50  200

10  2   4   5   20  D   D   -66.66666667    -33.33333333

10  2   5   25  10  C   C   400 -50

Answer 1

据我所知，您可以堆叠2列S1和S2，并检查同一索引中的任何值是A还是B，然后使用np.where ，其中条件匹配，分配0 else分配pct_change与您在列A1和A2上显示的计算相同level=0cond = df[['S1','S2']].stack().isin(['A','B']).any(level=0)arr = np.where(cond[:,None], np.zeros(len(df))[:,None],                df[['A1','A2']].pct_change().mul(100).round(2))df[['D1%','D2%']] = pd.DataFrame(arr)print(df)    P  T  W  A1  A2 S1 S2     D1%     D2%0  10  1  1  10  20  A  B    0.00    0.001  10  1  2  11  25  C  C   10.00   25.002  10  1  3  10  15  D  D   -9.09  -40.003  10  1  4   9  10  C  C  -10.00  -33.334  10  1  5   8   5  C  C  -11.11  -50.005  10  2  1  20  40  B  A    0.00    0.006  10  2  2  10  10  C  C  -50.00  -75.007  10  2  3  15  30  C  C   50.00  200.008  10  2  4   5  20  D  D  -66.67  -33.339  10  2  5  25  10  C  C  400.00  -50.00