PythonはDataframeの対応する列によって差と変化率を求める
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1(今日)DataFrame形式を入力:
2(昨日)DataFrame形式を入力:
実装機能:
あるキーワードの列に基づいて、今日の表のある列の変化率を計算します.公式は(今日頻度-昨日頻度)/昨日頻度です.
昨日現れず、分母が0の場合、変化率は1に設定されます.
希望出力、DataFrame形式:
Python実装コード:
code date_time
0 10 1100
1 20 2200
2 30 3300
3 40 44002(昨日)DataFrame形式を入力:
code date_time
0 10 1000
1 20 2500
2 50 5000実装機能:
あるキーワードの列に基づいて、今日の表のある列の変化率を計算します.公式は(今日頻度-昨日頻度)/昨日頻度です.
昨日現れず、分母が0の場合、変化率は1に設定されます.
希望出力、DataFrame形式:
code date_time_x date_time_y
0 10 1100 1000 0.10
1 20 2200 2500 -0.12
2 30 3300 0 1.00
3 40 4400 0 1.00Python実装コード:
import numpy as np
import pandas as pd
#
dt1 = {'code': ['10', '20', '30', '40'], 'date_time': ['1100', '2200', '3300', '4400'], }
dataframe_today = pd.DataFrame(dt1)
print(dataframe_today)
dt2 = {'code': ['10', '20', '50'], 'date_time': ['1000', '2500', '5000']}
dataframe_yesterday = pd.DataFrame(dt2)
print(dataframe_yesterday)
#
data_merge = pd.merge(dataframe_today, dataframe_yesterday, on='code', how='left')
data_merge.fillna(0, inplace=True)
data_merge[['date_time_x', 'date_time_y']] = data_merge[['date_time_x', 'date_time_y']].astype('int')
data_merge[' '] = (data_merge['date_time_x'] - data_merge['date_time_y']) / data_merge['date_time_y']
pd.Series(data_merge[' '])[np.isinf(data_merge[' '])] = 1
# data_merge = data_merge.sort_values(by=' ', ascending=False) #
print(data_merge)