下面是一个示例代码,演示了如何使用Python的pandas库来计算百分比变化,并根据分组变量对数据进行分组:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'分组变量': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'数值变量': [100, 120, 80, 90, 200, 220]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算每个分组的百分比变化
df['百分比变化'] = df.groupby('分组变量')['数值变量'].pct_change() * 100
print(df)
输出结果:
分组变量 数值变量 百分比变化
0 A 100 NaN
1 A 120 20.0
2 B 80 NaN
3 B 90 12.5
4 C 200 NaN
5 C 220 10.0
在上述示例中,我们首先创建了一个包含分组变量和数值变量的数据集。然后,使用groupby
方法按照分组变量对数据进行分组,并使用pct_change
方法计算数值变量的百分比变化。最后,将百分比变化结果添加到数据集中,并打印输出。
请注意,由于第一个观测值没有前一个观测值,所以在计算百分比变化时会得到NaN值。
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