pandas 减去列中具有特定值值

rdrgkggo 于 2023-06-28 发布在其他

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我有下表

| account | date       | client_ID | value |
|---------|------------|-----------|------|
| A       | 31/01/2023 | 1         | 10   |
| B       | 31/01/2023 | 1         | 2    |
| C       | 31/01/2023 | 1         | 50   |
| A       | 28/02/2023 | 1         | 15   |
| B       | 28/02/2023 | 1         | 11   |
| C       | 28/02/2023 | 1         | 50   |
| A       | 31/01/2023 | 2         | 7    |
| B       | 31/01/2023 | 2         | 10   |

对于每个date和client_id，我想用账户B的值减去账户A的值。因此，在2023年1月31日，client_id 1将为10-2=8，client_id 2将为7-10=-3。对于28/02/2023，只有client_id 1的数据，结果应为15-11=4。
因此，预期输出有3列：date、client_id和上面计算的差值。
对于某个日期或client_ID，可能没有A或B帐户，因此代码也应该能够处理这一点。
我该怎么做？
感谢您的评分

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76518102/subtract-values-where-column-has-specific-value

2条答案

按热度按时间

uz75evzq1#

您可以merge帐户A和B来计算差值：

dfA = df[df['account'].eq('A')]  # extract account A
dfB = df[df['account'].eq('B')]  # extract account B

out = (dfA.merge(dfB, on=['date', 'client_ID'], how='outer')
          .fillna(0).drop(columns=['account_x', 'account_y'])
          .assign(result=lambda x: x.pop('value_x') - x.pop('value_y')))

输出：

>>> out
         date  client_ID  result
0  31/01/2023          1       8
1  28/02/2023          1       4
2  31/01/2023          2      -3

赞(0）回复(0）举报 2023-06-28

jfewjypa2#

利用索引对齐：

tmp = df.set_index(['account', 'date', 'client_ID'])

out = (tmp.loc['A'].sub(tmp.loc['B'])
       .reset_index()
       )

# or
out = (tmp.loc['A'] - tmp.loc['B']).reset_index()

这使您能够非常轻松地执行更复杂的操作（例如，(A-B)/C）。

输出：

date  client_ID  value
0  31/01/2023          1      8
1  28/02/2023          1      4
2  31/01/2023          2     -3

赞(0）回复(0）举报 2023-06-28

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