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diffを使って前日の増減比率を出す。

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pon244

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df=pd.read_excel('test.xlsx')
grp1=df.groupby('Time period').sum()
grp1['CPI']=grp1['Spend']/grp1['Installs']
grp1['前日との差分Spend'] = grp1['Spend'].diff()
grp1['前日との差分Spend%'] = (grp1['Spend'].diff())/(grp1['Spend'].diff())
grp1['前日との差分CPI'] = grp1['CPI'].diff()
grp1[['Spend', 'CPI','前日との差分Spend','前日との差分CPI','前日との差分Spend%']].round()


【試したこと】
grp1['前日との差分Spend%'] = (grp1['Spend'].diff())/(grp1['Spend'].diff())
.Diffで前日との結果は出せるかと思うのですが、増減率が出せないので、確認させていただきたいです泣

grp1の結果

Time Spend CPI 前日との差分Spend 前日との差分CPI' 前日との差分Spend%
2020-02-21 100 10 NAN NAN NAN
2020-02-22 100 20 0 10 1
2020-02-23 200 10 100 -10 1
2020-02-24 200 20 0 10 1

欲しい結果

Time Spend CPI 前日との差分Spend 前日との差分CPI' 前日との差分Spend%
2020-02-21 100 10 NAN NAN NAN
2020-02-22 100 20 0 10 100%
2020-02-23 200 10 100 -10 200%
2020-02-24 200 20 0 10 200%
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回答 2

checkベストアンサー

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「欲しい結果」の「2020-02-24」の「前日との差分Spend%」は、"100%"ではないでしょうか?
分母と分子に同じ値を指定しているので、1(100%)になるのでしょう。
diff()はちょっとわからなかったのですが、

grp1['前日との差分Spend%'] = grp1['Spend'] / (grp1['Spend'] - grp1['Spend'].diff())


で、できませんか?
#0で割らないようにしてください。

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増減率って定義からすると、増減率=変化後/変化前-1では?

Spend 前日比 増減率
100 NaN NaN
100 1.0 0%
200 2.0 100%
200 1.0 0%

grp1['前日との差分Spend%'] = (grp1['Spend'].diff())/(grp1['Spend'].diff())

と計算していますが、これは同じあたいの割り算なので、全て1ですよね。
前日を参照する場合、diffは差分を取ってしまうので、shiftを利用してずらしてあげた上で、割り算をすると良いです。
前日増減率だけ計算すると、以下のような感じではないでしょうか。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Spend':[100,100,200,200]})
print(df)

df['前日比'] = df.Spend / df.Spend.shift()
#print(df)
df['増減率'] = (df.前日比-1.0)*100
print(df)

実行結果は以下

$ python 245060.py
   Spend
0    100
1    100
2    200
3    200
   Spend  前日比    増減率
0    100  NaN    NaN
1    100  1.0    0.0
2    200  2.0  100.0
3    200  1.0    0.0

前日との差分Spend%が異なる計算式だと言うことであれば、コードをそのように変えれば良いだけですが、計算式がわからないです。

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