主页 / 问题 / 1192925
Accepted
Pavel
Asked:2021-10-20 23:05:09 +0000 UTC2021-10-20 23:05:09 +0000 UTC

pct_change() 动态显示不正确，前一个指标为负值

  • 772

我有一个按期间包含财务指标的数据框，我想在其中计算上一期间的百分比变化：

id  year  profit   assets
qwe  2018  -1373   19577
qwe  2019  1328    23361
dfe  2018  22836   16789
dfe  2019  22290   15335
dfg  2018  -1212    1732
dfg  2019  3089     2323

为了计算动态，我使用以下代码：

res = (df[["id","year"]]
                .join(df
                      .groupby(["id"], as_index=False)
                      [["profit","assets"]]
                      .pct_change().fillna(0)*100))

结果是一个数据框，其中结果不太正确，因为。前一个值带有一个减号（损失），然后即使下一个周期为正，它也会用一个减号显示百分比的变化，但我希望它正确地用一个加号表示。

如果前一个值为负数，则输出符号不正确：

 id  year  profit   assets
    qwe  2018  0          0
    qwe  2019  -197      19
    dfe  2018  0         0
    dfe  2019  -2       -9
    dfg  2018  0        0
    dfg  2019  -355     34

它实际上应该是这样的：

 id  year  profit   assets
    qwe  2018  0          0
    qwe  2019  197      19
    dfe  2018  0         0
    dfe  2019  -2       -9
    dfg  2018  0        0
    dfg  2019  355     34
python

2 个回答

  1. Best Answer

    解决方案：

    res["profit"] *= np.sign(df["profit"]).shift().fillna(1).to_numpy()

    结果：

    In [30]: res
Out[30]:
    id  year      profit     assets
0  qwe  2018    0.000000   0.000000
1  qwe  2019  196.722505  19.328804
2  dfe  2018    0.000000   0.000000
3  dfe  2019   -2.390962  -8.660432
4  dfg  2018    0.000000   0.000000
5  dfg  2019  354.867987  34.122402
    • 4

  2. 其实有这样的解决办法，好像行得通：

    res = (df[["id","year"]]
                .join(df
                      .groupby(["id"], as_index=False)
                      [["profit","assets"]]
                .apply(lambda x: x.diff()/x.shift().abs()*100)))
    • 1

相关问题