J'ai les données circulant dans un fichier CSV quotidiennement qui montre le non. des morceaux étant fabriqués. Je veux montrer clairement l'augmentation quotidienne en% des pièces produites
J'ai essayé Voici ce que les données ressemblent:
Je veux montrer clairement l'augmentation du% quotidienne des pièces produites. La sortie devrait être quelque chose comme ceci:
Comment devrais-je le faire? transpose () , instable () mais n'a pas été capable de résoudre ceci.
3 Réponses :
Vous pouvez simplement ajouter une colonne calculée. Je suppose que vous stockez ces données dans un fichier Dataframe Pandas appelé df code>. Vous pouvez le faire simplement avec: df['change'] = (df['Pieces Produced'] / df['Pieces Produced'].shift(1))-1
Oops. La question a changé pendant que je postais. Dans la question initiale, nous avons vu que df ["pièces produites"] a montré le nombre de pièces produites.
J'admets que je ne comprends pas complètement ce que votre intention est. Néanmoins, je peux avoir une solution comme je le comprends ..
Utilisez Diff () code> Fonction pour trouver la différence discrète p> Votre Datafarme simulé: H2>
>>> df['Day_over_day%'] = df.Peice_Produced.diff(periods=1).fillna(0).astype(str) + '%'
>>> df
Day Peice_Produced Day_over_day%
0 1/1/17 10 0.0%
1 1/2/17 5 -5.0%
2 1/3/17 15 10.0%
3 1/4/17 6 -9.0%
4 1/5/17 21 15.0%
5 1/6/17 7 -14.0%
6 1/7/17 28 21.0%
7 1/8/17 8 -20.0%
8 1/9/17 36 28.0%
9 1/10/17 9 -27.0%
10 1/11/17 45 36.0%
Veuillez indiquer votre résultat attendu ainsi que vos efforts visant à résoudre ce problème avant de demander de l'aide.
De plus, veuillez copier et coller le Dataframe (ou la sortie de
Imprimer (df.to_string ()) ) plutôt que d'utiliser une capture d'écran.Vous auriez besoin de
série.pct_change () pour ces opérations, vérifiez ci-dessous la réponse.