Programmiererforum

Gender  Cubic_Cap   Branch  UWYear  yhat_all
M        1000        A     2015      19
M        1000        A     2015      20
M        1000        A     2015      26
M        1000        A     2015      30
F        1500        B     2016      1
F        1500        B     2016      25
F        1500        B     2016      36
F        1500        B     2016      49
< /code>
Mein gewünschtes Ergebnis ist: < /p>
yhat_incremental
0
1
6
4
1
24
11
13
< /code>
Ich habe die folgenden Methoden ausprobiert (aber ohne Erfolg): < /p>
all_c1['incremental_yhat'] = all_c1.groupby(rating_factors)['yhat_all'].diff().fillna(all_c1['yhat_all'])
< /code>
Ich habe auch dies ausprobiert: < /p>
all_c1['incremental_yhat'] = all_c1['yhat_all'].shift().where(all_c1[rating_factors].eq(all_c1[rating_factors].shift()))

Ich habe einen Pandas -Datenfreame mit mehreren Spalten (auf dem ich den kumulativen Wert berechnet).
Dies ist mein aktueller Datensatz: < /p>
[code]Gender Cubic_Cap Branch UWYear yhat_all
M 1000 A 2015 19
M 1000 A 2015 20
M 1000 A 2015 26
M 1000 A 2015 30
F 1500 B 2016 1
F 1500 B 2016 25
F 1500 B 2016 36
F 1500 B 2016 49
< /code>
Mein gewünschtes Ergebnis ist: < /p>
yhat_incremental
0
1
6
4
1
24
11
13
< /code>
Ich habe die folgenden Methoden ausprobiert (aber ohne Erfolg): < /p>
all_c1['incremental_yhat'] = all_c1.groupby(rating_factors)['yhat_all'].diff().fillna(all_c1['yhat_all'])
< /code>
Ich habe auch dies ausprobiert: < /p>
all_c1['incremental_yhat'] = all_c1['yhat_all'].shift().where(all_c1[rating_factors].eq(all_c1[rating_factors].shift()))
[/code]
Gibt es noch andere Methoden, mit denen ich dies erhalten kann?