获取python中轴等于列的百分比更改？

Question

我有以下数据集：

import pandas as pd
w = pd.Series(['EY', 'EY', 'EY', 'KPMG', 'KPMG', 'KPMG', 'BAIN', 'BAIN', 'BAIN'])
x = pd.Series([2020,2019,2018,2020,2019,2018,2020,2019,2018])
y = pd.Series([100000, 500000, 1000000, 50000, 100000, 40000, 1000, 500, 4000])
z = pd.Series([10000, 10000, 20000, 25000, 50000, 10000, 100000, 50500, 120000])
df = pd.DataFrame({'consultant': w, 'fiscal_year':x, 'actual_cost':y, 'budgeted_cost':z})

indexer_consultant_fy = ['consultant', 'fiscal_year']
df = df.set_index(indexer_consultant_fy).sort_index(ascending=True)
df['actual_budget_pct_diff'] = df.pct_change(axis='columns',fill_method='ffill')['budgeted_cost']

如何在不切换数据帧中的列的情况下，在最后一行代码中切换实际的\u成本和预算的\u成本？你知道吗

结果应该是，当实际成本高于预算成本时，实际预算成本差异将是一个正数？谢谢大家！你知道吗

Answer 1

只需指定periods=-1并选择列[actual_cost]，如下所示：

df['actual_budget_pct_diff'] = df.pct_change(periods=-1, axis='columns',fill_method='ffill')['actual_cost']

Out[160]:
                        actual_cost  budgeted_cost  actual_budget_pct_diff
consultant fiscal_year
BAIN       2018                4000         120000               -0.966667
           2019                 500          50500               -0.990099
           2020                1000         100000               -0.990000
EY         2018             1000000          20000               49.000000
           2019              500000          10000               49.000000
           2020              100000          10000                9.000000
KPMG       2018               40000          10000                3.000000
           2019              100000          50000                1.000000
           2020               50000          25000                1.000000

Answer 2

因为您只需要计算两列之间的pct\u变化，所以您可以手动执行，因为它仍然是矢量化的：

df['actual_budget_pct_diff'] = (df.actual_cost-df.budgeted_cost)/df.budgeted_cost

你会得到：

                        actual_cost  budgeted_cost  actual_budget_pct_diff
consultant fiscal_year                                                    
BAIN       2018                4000         120000               -0.966667
           2019                 500          50500               -0.990099
           2020                1000         100000               -0.990000
EY         2018             1000000          20000               49.000000
           2019              500000          10000               49.000000
           2020              100000          10000                9.000000
KPMG       2018               40000          10000                3.000000
           2019              100000          50000                1.000000
           2020               50000          25000                1.000000

Answer 3

您可以轻松地将df.pct_change函数应用于另一个具有重排序列的数据帧，而无需更改df本身的列。你知道吗

df['actual_budget_pct_diff'] = df[['budgeted_cost', 'actual_cost']].pct_change(axis='columns', fill_method='ffill')['actual_cost']

注意，df[['budgeted_cost', 'actual_cost']]是一个新的数据帧，它不影响原始数据帧df的列顺序。因此，df的顺序仍按要求保留：

                        actual_cost  budgeted_cost  actual_budget_pct_diff
consultant fiscal_year                                                    
BAIN       2018                4000         120000               -0.966667
           2019                 500          50500               -0.990099
           2020                1000         100000               -0.990000
EY         2018             1000000          20000               49.000000
           2019              500000          10000               49.000000
           2020              100000          10000                9.000000
KPMG       2018               40000          10000                3.000000
           2019              100000          50000                1.000000
           2020               50000          25000                1.000000