Python数据框跟踪两个月列的百分比变化手动输入月份

问题描述

我正在尝试一些对我来说似乎很困难的事情。如果有人可以帮助我进行这项多方面的工作，那就太好了。首先，我有一个数据框“ df”，它监视网站的数百个用户帐户统计信息。 “帐户”列包含帐户名，“用户”列包含每个帐户下的用户数，并且有十二个“（每月）登录数”列用于监视每个帐户的登录数。

样本df：

Account     Users     Logins in January     Logins in February      Logins in March     Logins in April
Nike         148            68                      94                   72                   87
Adidas       654           134                     192                    248                   324
Apple        43             23                      40                   32                    29
Tesla        864           651                      598                   691                  439

我希望此操作的用户输入月份，例如3月。然后，该单元将以数据帧格式返回从2月到3月的“登录”百分比变化。像这样：

输入：

Please input Month:  (This is where the user type in the month in interest)

输出：

Account     Logins in February      Logins in March     Percentage Change (%)
Nike              94                       72                    -23               
Adidas            192                      248                    29                
Apple              40                      32                    -20              
Tesla             598                      691                    16

再次感谢！我真的很感谢任何帮助！

解决方法

将pandas.DataFrame.filter与pct_change一起使用：

input_ = "Mar"
df2 = df.set_index("Account").filter(regex="Feb|%s" % input_).copy()
df2["Percentage Change (%)"] = df2.pct_change(axis=1).iloc[:,-1].mul(100).round()
print(df2)

输出：

         Logins in February  Logins in March  Percentage Change (%)
Account                                                            
Nike                     94               72                  -23.0
Adidas                  192              248                   29.0
Apple                    40               32                  -20.0
Tesla                   598              691                   16.0