Проверьте с помощью groupby
, затем вам нужно сначала resample
и получить изменение pct с помощью логической маски, так как pct_change будет игнорировать NaN
d={}
for x, y in df.groupby(['cust', 'group']):
s=y.set_index('date').resample('D').val.mean()
d[x]=pd.concat([s,s.pct_change().mask(s.shift().isnull()|s.isnull())],1)
newdf=pd.concat(d)
newdf.columns=['val','pct']
newdf
Out[651]:
val pct
date
A G1 2019-01-01 11.0 NaN
2019-01-02 12.0 0.090909
2019-01-03 NaN NaN
2019-01-04 14.0 NaN
B G2 2019-01-01 11.0 NaN
2019-01-02 NaN NaN
2019-01-03 13.0 NaN
2019-01-04 NaN NaN
2019-01-05 NaN NaN
2019-01-06 16.0 NaN
. Вы можете добавить reset_index (inplace = True) в конец, чтобы сделать весь индекс обратно к столбцам
Для ответа на мой собственный вопрос - я изолировал часть кода в NantContrib, который вызывал проблему и подал заявку приложения в тест.
Я отправил это как отдельный вопрос здесь, и также существует решение.
Удачи
Чтобы заставить работать задачи iis nantcontrib, вам нужно установить IIS6 Management Compatibility Tools. Вот блог, описывающий, как это сделать в Vista:
Вот скриншот, как это сделать в Windows Server 2008:
alt text http://img407.imageshack.us/img407/699/iis6tools.png