„Wenn ein Arbeiter seine Arbeit gut machen will, muss er zuerst seine Werkzeuge schärfen.“ – Konfuzius, „Die Gespräche des Konfuzius. Lu Linggong“
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Pandas Multi-Feld-Gruppierungsdifferenz-Berechnungsmethode

Gepostet am 2025-05-01
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How to Calculate Grouped Differences in Pandas with Multiple Fields?

gruppierten Unterschiede in Pandas mit mehreren Feldern

In dieser Situation wollen wir die Unterschiede in der Werte für verschiedene Site und Landkombinationen im Laufe der Zeit berechnen. date:

df = df.sort_values(by=['site', 'country', 'date'])
df = df.sort_values(by=['site', 'country', 'date'])

df['diff'] = df.groupby(['site', 'Country']) ['Score']. Diff (). fillna (0)
df['diff'] = df.groupby(['site', 'country'])['score'].diff().fillna(0)

Schließlich zeigen wir die Ergebnisse an:

prise (df). Ausgabe: Datum Standort Country Score Diff 8 2018-01-01 fb es 100 0.0 9 2018-01-02 FB GB 100 0,0 5 2018-01-01 FB US 50 0,0 6 2018-01-02 FB US 55 5.0 7 2018-01-03 FB US 100 45.0 1 2018-01-01 Google CH 50 0.0 4 2018-01-02 Google CH 10 -40.0 0 2018-01-01 Google US 100 0.0 2 2018-01-02 Google US 70-30.0 3 2018-01-03 Google US 60 -10.0
print(df)

Output:

         date    site country  score  diff
8  2018-01-01      fb      es    100   0.0
9  2018-01-02      fb      gb    100   0.0
5  2018-01-01      fb      us     50   0.0
6  2018-01-02      fb      us     55   5.0
7  2018-01-03      fb      us    100  45.0
1  2018-01-01  google      ch     50   0.0
4  2018-01-02  google      ch     10 -40.0
0  2018-01-01  google      us    100   0.0
2  2018-01-02  google      us     70 -30.0
3  2018-01-03  google      us     60 -10.0
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