我有以下country wise orders data过去两周的数据框。我想计算与上周相比按国家/地区、开始日期和结束日期分组的食品订单的百分比变化（增加或减少） 。Formula = (this_week_orders*100)/(last_week_orders) - 100对于上面的 df，我想得到最终的数据框如下正如我们所看到的，Russia had a decrease in order count of 33%与India had an increase of 50%上周相比请建议如何编写自定义聚合函数，因为我只熟悉标准函数，如 sum() 、 count() 等......
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梵蒂冈之花
TA贡献1900条经验 获得超5个赞
df = pd.DataFrame({'start_date':['2020-09-21','2020-09-21','2020-09-28', '2020-09-28'],
'end_date':['2020-09-27', '2020-09-27', '2020-10-04', '2020-10-04'],
'Country':['Russia', 'India','Russia','India'],
'orders':[150,80,100,120]})
df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df.sort_values(by='start_date', inplace=True)
df['% Change'] = df.groupby('Country')['orders'].pct_change()
输出
start_date end_date Country orders % Change
0 2020-09-21 2020-09-27 Russia 150 NaN
1 2020-09-21 2020-09-27 India 80 NaN
2 2020-09-28 2020-10-04 Russia 100 -0.333333
3 2020-09-28 2020-10-04 India 120 0.500000
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