如何在DataFrame中选取百分比变化绝对值最大的条目

实现步骤 #

1. 计算百分比变化绝对值
   用pct_change()计算各品牌的环比变化，再取绝对值聚焦变化幅度（忽略涨跌方向）：

   import pandas as pd
   
   # 构建示例DataFrame
   df = pd.DataFrame(
       {'Mercedes': [100, 110, 170, 150], 'BMW': [400, 490, 470, 420]},
       index=[2010, 2011, 2012, 2013]
   )
   
   # 计算百分比变化的绝对值
   pct_abs = df.pct_change().abs()
   

2. 转换数据格式
   把宽表转成便于排序的长表，同时剔除无上年对比数据的2010年：

   # 将年份转为列，转成长格式
   long_data = pct_abs.reset_index().rename(columns={'index': 'Year'})
   long_data = pd.melt(long_data, id_vars='Year', var_name='Brand', value_name='Change')
   # 移除NaN行（2010年无对比数据）
   long_data = long_data.dropna()
   

3. 排序并输出目标格式
   按变化幅度降序排列后，遍历输出指定格式的结果：

   # 按变化幅度降序排序
   sorted_result = long_data.sort_values(by='Change', ascending=False).reset_index(drop=True)
   # 输出结果
   for rank, row in sorted_result.iterrows():
       print(f"{rank} {row['Brand']} {row['Year']}")
   

运行结果 #

0 BMW 2011
1 Mercedes 2012
2 BMW 2013

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xtiaan