複数のIDの時系列データフレームで前年のみを考慮するpct_change（）を実行しますか？

Question

私は、サンプルのデータフレーム「DF：

df = pd.DataFrame({'Year': [2000, 2002, 2003, 2004] + [1998, 1999, 2003, 2004], 
        'Name': ['A'] * 4 + ['B'] * 4, 
        'Value': [4, 1, 1, 3] + [34, 23, 22, 11]}) 

どのように私はGROUPBY使用することができ、 『持っている機能は私の時系列で即時前年考慮するように『名前』をして機能を使用する』 pct_changeを（）？すなわち、関数は2002年に名前 "A"（2001年が欠落しているため）を返し、2003年に名前 "B"（2002年が欠けているため）を返しますか？

Answer 1

これは、 groupby + apply -

def f(x): 
    r = np.arange(x.index.min(), x.index.max() + 1) 
    return x.reindex(r).pct_change(fill_method=None) 

df = df.set_index('Year')\ 
     .groupby('Name')\ 
     .Value.apply(f)\ 
     .reset_index() 

df 

    Name Year  Value 
0  A 2000  NaN 
1  A 2001  NaN 
2  A 2002  NaN 
3  A 2003 0.000000 
4  A 2004 2.000000 
5  B 1998  NaN 
6  B 1999 -0.323529 
7  B 2000  NaN 
8  B 2001  NaN 
9  B 2002  NaN 
10 B 2003  NaN 
11 B 2004 -0.500000