columnsNの条件に基づくcolumnAのPythonDataFrame合計値

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クリストファーン

さまざまなタイプのさまざまなオプションのアカウントのグループがあり、2014年と2015年に使用された平均金額と比較した2016年の各ユーザーの毎月の節約額を計算しようとしています。私のDataFrameは次のようになります。

key amount  id  month   opt type    year
0   100     5   1       M   E       2014
1   200     5   1       M   G       2014
2   300     5   1       R   E       2014
3   400     5   1       R   G       2014
4   105     5   1       M   E       2015
5   205     5   1       M   G       2015
6   305     5   1       R   G       2015
7   405     5   1       R   E       2015
8   90      5   1       M   E       2016
9   180     5   1       M   G       2016
10  310     5   1       R   G       2016
11  350     5   1       R   E       2016

上記に基づいて、ユーザー「5」は、2015年と2016年の平均「amt」102.5と比較して、オプション「M」を使用した「タイプ」「E」の2016年1月に12.5を節約したと予想します。

2016年の1か月目に、さまざまなタイプに期待する完全な回答は次のとおりです。

M|E -12.5
M|G -22.5
R|E  -2.5
R|G -42.5

groupby（）関数がこれで機能するかもしれないと思いましたが、私が開発した式では正しい答えが得られません。

df_savings = df.groupby(['id','year','month','type','opt'], group_keys=False).apply(
         lambda s: float(s['amount'][s.year < 2016].sum()/float(2)) - float(s['amount'][s.year == 2016].sum()))

どんな助けでも大歓迎です。上記のサンプルdfに使用されるコードは次のとおりです。

df = pd.DataFrame({'id':[5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5],
               'type':['E','G','E','G','E','G','G','E','E','G','G','E'],
               'opt':['M','M','R','R','M','M','R','R','M','M','R','R'],
            'year':[2014,2014,2014,2014,2015,2015,2015,2015,2016,2016,2016,2016],
            'month':[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
            'amount':[100,200,300,400,105,205,305,405,90,180,310,350]
            })

al0

2016と2014-15の2つの部分に分割してから、groupbyを実行すると、2つの同様のデータフレームを減算できます。

df[df.year == 2016].groupby(['id', 'month', 'opt', 'type'])['amount'].sum() - df[df.year < 2016].groupby(['id', 'month', 'opt', 'type'])['amount'].mean()

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