编写Python代码以计算前2个值和后2个值的Id和Age列之间的百分比变化
假设您有数据框，并且Id和Age列的前2个值和后2个值之间的百分比变化的结果
Id and Age-top 2 values
Id Age
0 NaN NaN
1 1.0 0.0
Id and Age-bottom 2 values
Id Age
3 0.000000 -0.071429
4 0.666667 0.000000解决方案
为了解决这个问题，我们将遵循以下步骤-
定义一个数据框
应用df[['Id'，'Age']]。pct_change()内部切片[0：2]
df[['Id','Age']].pct_change()[0:2]
应用df[['Id'，'Age']]。pct_change()内部切片[-2：]
df[['Id','Age']].pct_change()[0:2]
例子
让我们检查以下代码以获得更好的理解-
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Id":[1, 2, 3, None, 5],
"Age":[12, 12, 14, 13, None],
"Mark":[80, 90, None, 95, 85],
})
print("Dataframe is:\n",df)
print("Id and Age-top 2 values")
print(df[['Id','Age']].pct_change()[0:2])
print("Id and Age-bottom 2 values")
print(df[['Id','Age']].pct_change()[-2:])输出
Dataframe is:
Id Age Mark
0 1.0 12.0 80.0
1 2.0 12.0 90.0
2 3.0 14.0 NaN
3 NaN 13.0 95.0
4 5.0 NaN 85.0
Id and Age-top 2 values
Id Age
0 NaN NaN
1 1.0 0.0
Id and Age-bottom 2 values
Id Age
3 0.000000 -0.071429
4 0.666667 0.000000