Процентное изменение pandas с отсутствующими данными

Мне нужно получить процентное изменение нескольких столбцов.

import pandas as pd
t="""Year\tChild\tBehaviour
1987\tBoy\tGood
1987\tGirl\tGood
1987\tBoy\tBad
1987\tGirl\tBad
2020\tBoy\tBad
2020\tBoy\tBad
2020\tGirl\tBad
2020\tGirl\tBad"""
from io import StringIO
df=pd.read_table(StringIO(t))
pv=pd.crosstab(df["Child"], [df["Year"], df["Behaviour"]])
print(pv)
print(pv[2020]/pv[1987]-1)

В жестоком мире будущего больше нет хороших детей, и это проблема, потому что я получаю NaN вместо -1 (-100%):

Year      1987      2020
Behaviour  Bad Good  Bad
Child                   
Boy          1    1    2
Girl         1    1    2

Behaviour  Bad  Good
Child               
Boy          1   NaN
Girl         1   NaN

Как это можно решить в общем случае? Нужно ли заранее добавлять отсутствующие столбцы, заполненные нулями? Или есть другой способ получить процентное изменение


python pandas percentage division
person Winand    schedule 13.02.2016    source источник
comment
Вероятно, проще всего убедиться, что у вас есть столбец «Хорошо» с нулями для этого года.   -  person joris    schedule 13.02.2016

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вероятно, вы захотите что-то подобное, используя fillna. метод?

>>> (pv[2020]/pv[1987]).fillna(0) - 1
Behaviour  Bad  Good
Child               
Boy          1    -1
Girl         1    -1

Другой способ — использовать параметр dropna=True из функции crosstab:

>>> pv = pd.crosstab(df["Child"], [df["Year"], df["Behaviour"]], dropna=False)
>>> pv
      1987      2020     
       Bad Good  Bad Good
Child                    
Boy      1    1    2    0
Girl     1    1    2    0

>>> pv[2020]/pv[1987] - 1
       Bad  Good
Child           
Boy      1    -1
Girl     1    -1
person Roman Pekar    schedule 13.02.2016
comment
спасибо, я не мог понять, как аргумент dropna влияет на результат. - person Winand; 13.02.2016
comment
dropna=False по какой-то причине отбрасывает имена уровней столбцов. Похоже на ошибку. - person Winand; 13.02.2016