交叉表之间的差异

Question

我正在计算各个年份的两个维度(假设产品类型和地区(的份额：

for year in years:
subset = df[df["year"] == year]
total_value = subset["Sales"].sum()
test = pd.crosstab(subset["region"], subset["type"], values= subset["Sales"], aggfunc='sum')
test = test.div(total_value)
test = test.mul(100)
test = test.fillna(0).applymap('{:,.2f}'.format)
test = test[test.columns].astype(float)

我得到这样的东西(每年的份额(：

P1      P2     P3      P4      P5
East          7.87   0.19    3.62   18.03    4.21
North         2.61   0.00    1.43    2.72    1.58
South         4.86   0.00    3.28    4.36    5.02
West          8.56   0.00    7.30   14.34   10.01

但是，现在我想计算每年的份额差异，并获得不同时间段(例如第 1-5 年与第 6-10 年(的平均差异。

我会知道如何以 1d 形式做到这一点，但为此我必须为每个行/列组合创建一个列。但是，最终输出我再次需要作为 4x5 数据帧。

Answer 1

IIUC，根据您的方法，您可以将所有年度数据存储在一个数组中并进行处理。

但更好的是，创建一个双索引数据帧：

# toy data
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame({'year': np.random.randint(2010,2020, 1000),
'region':np.random.choice(['E','N','S','W'], 1000),
'type': np.random.choice(range(5), 1000),
'Sales': np.random.randint(0,100, 1000)})
# annual sale by number
new_df = df.groupby(['year','region','type']).Sales.sum().unstack('type')
# annual sale percentage
# unstack is for difference and rolling
new_df = new_df.div(new_df.sum(1), axis='rows').mul(100).unstack('region')
# now we take difference Y-o-Y and sum over rolling 5 years
new_df = new_df.diff().abs().rolling(5).sum().stack('region')

输出：

type                 0          1          2          3           4
year region                                                        
2015 E       44.474332  64.931846  61.957656  30.060912   45.492996
N       36.204057  52.299241  45.474781        NaN  109.632937
S       39.698786  83.768715  27.301780  40.782696   36.904007
W       49.670535  66.442188  72.853962  64.791541   41.014700
2016 E       38.388212  65.782743  50.332091  29.604978   59.610948
N       29.523157  39.702785  46.555568        NaN   74.166048
S       31.292163  91.905342  22.590774  48.125503   40.766833
W       43.356486  49.935648  61.237368  61.780280   48.403081
2017 E       29.999764  50.469091  53.820935  21.917220   63.225173
N       23.144194  44.182024  56.224184  73.611386   47.923053
S       39.958449  97.206148  36.318395  38.854843   48.255563
W       39.394688  44.748035  61.690934  40.369818   52.724580
2018 E       44.147129  60.643527  52.280244  35.161092   79.539544
N       30.314490  30.613567  38.863245  88.982652   39.505871
S       43.003287  78.883680  62.720196  46.120358   47.269314
W       53.430137  53.121051  59.104072  34.959932   56.230274
2019 E       39.953920  69.182441  30.876777  51.356302   94.883691
N       56.479921  30.338623  49.644488  83.042179   25.614797
S       55.892248  47.252970  65.340297  44.674311   32.825135
W       61.341875  43.624507  50.857851  26.915145   83.036502

有了这个产出，截至2019年的过去5年平均值为：

new_df.loc[2019]

这给了

type            0          1          2          3          4
region                                                       
E       39.953920  69.182441  30.876777  51.356302  94.883691
N       56.479921  30.338623  49.644488  83.042179  25.614797
S       55.892248  47.252970  65.340297  44.674311  32.825135
W       61.341875  43.624507  50.857851  26.915145  83.036502

Answer 2

这太好了！但是，有一个小的修正。份额不应按行(按区域(求和，而应按年份求和(整个 df 总和为 1(。由于某些原因，.unstack()在链中对我不起作用。因此，我不得不将第二行更改为：

new_df = new_df.unstack('region')
new_df = new_df.div(new_df.sum(1), axis='rows').mul(100)