Сравнение двух столбцов с использованием Pandas (или numpy) и вычисление процентной разницы

Question

Заявление об ограничении ответственности: я учусь разрабатывать на Python и знаю, что этот способ кодирования, вероятно, похож на tra sh, но я планирую продолжать улучшать при создании программ.

Итак, я пытаюсь создать скребок для ежедневной проверки конкретных c цен на авиабилеты с Selenium, и эта часть кода уже выполнена. Пункт отправления, пункт назначения, дата первого рейса, дата второго рейса и цена будут сохраняться каждый день. Я сохраняю эти данные в файл, а затем сравниваю, были ли изменения в цене.

Моя цель - сделать так, чтобы цена изменилась более чем на X процентов, а затем распечатать сообщение в сценарий для каждого сравниваемого рейса.

import pandas as pd
import os.path
import numpy as np

#This are just sample data before integrating Selenium values
price = 230
departuredate = '20/02/2020'
returndate = '20/02/2020'
fromm = 'BOS'
to = 'JFK'

price2 = 630
departuredate2 = '20/02/2020'
returndate2 = '20/02/2020'
fromm2= 'CDG'
to2= 'JFK'
#End of sample data


flightdata = {'From': [fromm, fromm2], 'To': [to,to2], 'Departure date': [departuredate,departuredate2], 'Return date': [returndate,returndate2], 'Price': [price,price2]}

df = pd.DataFrame(flightdata, columns= ['From', 'To', 'Departure date', 'Return date', 'Price'])


#Check if the script is running for the first time
if os.path.exists('flightstoday.xls') == True:
 os.remove("flightsyesterday.xls")
 os.rename('flightstoday.xls', 'flightsyesterday.xls') #Rename the flights scraped fromm yesterday
 df.to_csv('flightstoday.xls', mode='a', header=True, sep='\t')
else:
 df.to_csv('flightstoday.xls', mode='w', header=True, sep='\t')

#Work with two dataframes
flightsyesterday = pd.read_csv("flightsyesterday.xls",sep='\t') 
flightstoday = pd.read_csv("flightstoday.xls",sep='\t')

Мне не хватает того, как сравнить столбец «Цена» и распечатать сообщение, в котором говорится, что для строки X с «От», «До», » Дата вылета ',' Дата возврата ', рейс изменился на процентное значение X.

Я пробовал этот код, но он добавляет только столбец в файл flighstoday, но не процентное соотношение и, конечно, не выводит на печать, что было любое изменение в цене.

flightstoday['PriceDiff'] = np.where(vueloshoy['Price'] == vuelosayer['Price'], 0, vueloshoy['Price'] - vuelosayer['Price'])

Любая помощь для этого newb ie будет принята с благодарностью. Спасибо!

Answer 1

Из того, что я собрал, я думаю, что это именно то, что вы собираетесь делать.

import pandas as pd
import os.path
import numpy as np

# This are just sample data before integrating Selenium values
price = 230
departuredate = '20/02/2020'
returndate = '20/02/2020'
fromm = 'BOS'
to = 'JFK'

price2 = 630
departuredate2 = '20/02/2020'
returndate2 = '20/02/2020'
fromm2 = 'CDG'
to2 = 'JFK'

# Create second set of prices
price3 = 250
price4 = 600

# Generate data to construct DataFrames
today_flightdata = {'From': [fromm, fromm2], 'To': [to, to2], 'Departure date': [
    departuredate, departuredate2], 'Return date': [returndate, returndate2], 'Price': [price, price2]}
yesterday_flightdata = {'From': [fromm, fromm2], 'To': [to, to2], 'Departure date': [
    departuredate, departuredate2], 'Return date': [returndate, returndate2], 'Price': [price3, price4]}

# Create dataframes for yesterday and today
today = pd.DataFrame(today_flightdata, columns=[
                     'From', 'To', 'Departure date', 'Return date', 'Price'])
yesterday = pd.DataFrame(yesterday_flightdata, columns=[
                         'From', 'To', 'Departure date', 'Return date', 'Price'])

# Determine changes
today['price_change'] = (
    today['Price'] - yesterday['Price']) / yesterday['Price'] * 100.

# Determine indices of all rows where price_change > threshold
threshold = 1.0
today['exceeds_threshold'] = abs(today['price_change']) >= threshold
exceed_indices = today['exceeds_threshold'][today['exceeds_threshold']].index

# Print out those entries that exceed threshold
for idx in exceed_indices:
    row = today.iloc[idx]
    print('Flight from {} to {} leaving on {} and returning on {} has changed by {}%'.format(
        row['From'], row['To'], row['Departure date'], row['Return date'], row['price_change']))

Вывод:

Flight from CDG to JFK leaving on 20/02/2020 and returning on 20/02/2020 has changed by 5.0%

Я узнал синтаксис для вычисления exceed_indices из этого сообщения