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