Pandas: ОШИБКА: groupby.pct_change () не работает должным образом в Pandas 0.23.0. Группировка игнорируется.

Я вижу, что функция pct_change в groupby.py в строке ~ 3944 не реализует это должным образом. В то время как метод, который он переопределяет, правильно реализует его для фрейма данных. Я хотел бы думать, что это должно быть относительно просто исправить.
Я возьмусь за пиар за это. Хотя я раньше не участвовал в создании pandas, посмотрим, смогу ли я завершить его своевременно.

может быть связано с https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/11811

Нашел что-то в этом роде, когда переключаешься назад, поэтому

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)

Альтернативный метод дает вам правильный результат, а не смещение в расчетах.

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

Чтобы решить эту проблему, используйте apply . Это должно дать желаемый результат:

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