pandasの株価を計算するDataFrame

Question

以下のデータフレームにデータが格納されているこれら2社の年次業績を（市場価値の変化として）計算したいと思います。

df = pd.DataFrame({'tic'  : ['AAPL', 'AAPL', 'AAPL', 'GOOGL','GOOGL','GOOGL'], 
        'mktvalue' : [20,25,30,50,55,60], 
        'fyear' : [2014,2015,2016,2014,2015,2016]}) 

私はラムダ関数と同様の解決法を見てきましたが、これまではデータに適応できませんでした。私の主要な問題の

df['performance'] = df.fyear.apply(lambda x: (df.mktvalue[(df['fyear'] == 2014)])/
        (df.mktvalue[(df['fyear'] == 2013)]) if x == 2014 
        else (df.mktvalue[(df['fyear'] == 2013)])/    
        (df.mktvalue[(df['fyear'] == 2013)]) 

一実装で

(df.mktvalue[(df['fyear'] == 2013)]) 

は、私は市場価値のすべてを受け取ったことを呼んでいた：私は年に基づいてパフォーマンスを計算するために念頭に置いて、このようなソリューションを持っていましたこの会社に対応するものだけではなく、2013年のものです。

私は助けていただきありがとうございます！

Answer 1

それはあなたが望むものですか？ `else`ブランチ、`（df.mktvalue [（）== 2013] 'fyear' [DF]）/（df.mktvalue [（DF [ 'fyear']で関係なく、あなたの問題の

In [129]: df['performance'] = df.groupby('tic').mktvalue.pct_change().fillna(0) 

In [130]: df 
Out[130]: 
    fyear mktvalue tic performance 
0 2014  20 AAPL  0.000000 
1 2015  25 AAPL  0.250000 
2 2016  30 AAPL  0.200000 
3 2014  50 GOOGL  0.000000 
4 2015  55 GOOGL  0.100000 
5 2016  60 GOOGL  0.090909