Pandas: BUG: groupby.pct_change () पंडों में ठीक से काम नहीं करता है 0.23.0। समूहन को अनदेखा किया जाता है।

को निर्मित 25 मई 2018 · 4टिप्पणियाँ · स्रोत: pandas-dev/pandas

कोड नमूना

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np

>>>df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(8, 1), columns={'a'})
>>>df['grp']=1
>>>df.loc[::2, 'grp']=2
>>>df['%_groupby']=df.groupby('grp')['a'].pct_change()
>>>df['%_shift']=df.groupby('grp')['a'].shift(0)/df.groupby('grp')['a'].shift(1)-1
>>>print(df)

समस्या का विवरण

जब कोई डेटाफ़्रेम में अलग-अलग समूह होते हैं, तो groupby का उपयोग करके यह अपेक्षा की जाती है कि प्रत्येक समूह पर pct_change फ़ंक्शन लागू किया जाए। हालाँकि, groupby pct_change साथ संयोजन सही परिणाम नहीं देता है।

आउटपुट:

     a  grp  %_groupby   %_shift
0  1.0    2        NaN       NaN
1  1.1    1   0.100000       NaN
2  1.2    2   0.090909  0.200000
3  1.3    1   0.083333  0.181818
4  1.4    2   0.076923  0.166667
5  1.5    1   0.071429  0.153846
6  1.6    2   0.066667  0.142857
7  1.7    1   0.062500  0.133333

अपेक्षित उत्पादन

     a  grp  %_groupby   %_shift
0  1.0    2        NaN       NaN
1  1.1    1        NaN       NaN
2  1.2    2   0.200000  0.200000
3  1.3    1   0.181818  0.181818
4  1.4    2   0.166667  0.166667
5  1.5    1   0.153846  0.153846
6  1.6    2   0.142857  0.142857
7  1.7    1   0.133333  0.133333

`pd.show_versions()` का आउटपुट

स्थापित संस्करण

प्रतिबद्ध: कोई नहीं
अजगर: 3.6.3.final.0
पायथन-बिट्स: 64
ओएस: डार्विन
ओएस-रिलीज़: 17.5.0
मशीन: x86_64
प्रोसेसर: i386
बाइटऑर्डर: थोड़ा
LC_ALL: en_US.UTF-8
लैंग: en_US.UTF-8
LOCALE: en_US.UTF-8

पांडा: 0.23.0
pytest: 3.2.1
पाइप: 10.0.1
setuptools: 36.5.0.post20170921
साइथन: 0.26.1
सुन्न: 1.14.3
scipy: 0.19.1
व्यंग्य: कोई नहीं
xarray: कोई नहीं
आईपीथॉन: 6.1.0
स्फिंक्स: 1.6.3
patsy: 0.4.1
दिनांक: 2.6.1
pytz: 2018.3
ब्लॉस्क: कोई नहीं
अड़चन: 1.2.1
टेबल: 3.4.2
numexpr: 2.6.2
पंख: कोई नहीं
matplotlib: 2.1.0
Openpyxl: 2.4.8
xlrd: 1.1.0
xlwt: 1.2.0
xlsxwriter: 1.0.2
lxml: 4.1.1
bs4: 4.6.0
html5lib: 0.9999999
स्क्वैल्सीम: 1.1.13
pymysql: कोई नहीं
मानस 2: कोई नहीं
jinja2: 2.9.6
s3fs: कोई नहीं
fastparquet: कोई नहीं
pandas_gbq: कोई नहीं
pandas_datareader: कोई नहीं

Bug Groupby

स्रोत

Pferdow30

👍7 ❤1 😕1

सबसे उपयोगी टिप्पणी

इसके लिए एक वर्कअराउंड apply का उपयोग कर रहा है। यह वांछित परिणाम उत्पन्न करना चाहिए:

df['%_groupby'] = df.groupby('grp')['a'].apply(lambda x: x.pct_change())

WillKoehrsen 28 जून 2018

👍13 ❤3 🚀1

सभी 4 टिप्पणियाँ

मैं pby_change फ़ंक्शन को groupby.py में लाइन ~ 3944 पर देख सकता हूं जो इसे ठीक से लागू नहीं कर रहा है। जबकि यह विधि इसे ओवरराइड करती है एक डेटाफ्रेम के लिए ठीक से लागू करती है। मुझे लगता है कि यह उपाय करने के लिए अपेक्षाकृत सरल होना चाहिए।
मैं इसके लिए एक पीआर में एक दरार ले जाऊँगा। हालांकि मैंने पहले पंडों में योगदान नहीं दिया है, इसलिए हम देखेंगे कि क्या मैं इसे समय पर पूरा कर पा रहा हूं।

simonariddell 25 मई 2018

👍1

शायद https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/11811 से संबंधित

jreback 25 मई 2018

👍1

इन पंक्तियों के साथ कुछ मिला जब आप रिवर्स में शिफ्ट करते हैं

import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd

tickers = ['F','AAPL','NFLX','AMZN','GOOG']

df = pd.DataFrame()
for ticker in tickers:
    data = web.DataReader(ticker, 'iex', '2018-01-01', '2018-06-01')
    data['ticker'] = ticker
    df = df.append(data)

df = df.reset_index()
df['5_day_growth'] = df.groupby('ticker').close.pct_change(periods=-5)
df['5_day_growth_alt'] = df.groupby('ticker').close.pct_change(periods=5).shift(-5)

वैकल्पिक विधि आपको गणना में स्थानांतरित होने के बजाय सही आउटपुट देती है।

print(df[['date','ticker','close','5_day_growth', '5_day_growth_alt']].head(6))

          date ticker    close  5_day_growth  5_day_growth_alt
0  2018-01-02      F  12.1939     -0.032115          0.033181
1  2018-01-03      F  12.2903     -0.020717          0.021155
2  2018-01-04      F  12.5022     -0.013672          0.013862
3  2018-01-05      F  12.7141     -0.002268          0.002273
4  2018-01-08      F  12.6659      0.003820         -0.003805
5  2018-01-09      F  12.5985      0.073894         -0.068810

rontho1992 5 जून 2018