我有一个熊猫数据框，如下所示。索引是日期时间对象，按天排序，分为5分钟的容器。我有一个专栏叫“col1”。如果我这么做了
df['col1']
我得到：
DateTime
2008-04-28 09:40:00 300.0
2008-04-28 09:45:00 -800.0
2008-04-28 09:50:00 0.0
2008-04-28 09:55:00 -100.0
2008-04-28 10:00:00 0.0
2008-04-29 09:40:00 500.0
2008-04-29 09:45:00 800.0
2008-04-29 09:50:00 100.0
2008-04-29 09:55:00 -100.0
2008-04-29 10:00:00 0.0
我在pandas中有另一个数据帧是使用原始数据帧中的groupby获得的，使用
df2 = df([df.index.time])[['col2']].mean()
结果是：
col2
09:40:00 4603.585657
09:45:00 5547.011952
09:50:00 8532.007952
09:55:00 6175.298805
10:00:00 4236.055777
我想做的是在不使用for循环的情况下，将col1除以col2。为了更好的解释，在所有的日子里，每一个箱子用col1除以col2例如，将col1中的所有9:40:00值除以col2中的9:40:00值。
如果没有for循环，我不知道如何开始这样做，但我有一个印象，熊猫应该可以做到这一点。
预期产出为：
DateTime
2008-04-28 09:40:00 300.0/4603.585657
2008-04-28 09:45:00 -800.0/5547.011952
2008-04-28 09:50:00 0.0/8532.007952
2008-04-28 09:55:00 -100.0/6175.298805
2008-04-28 10:00:00 0.0/4236.055777
2008-04-29 09:40:00 500.0/4603.585657
2008-04-29 09:45:00 800.0/5547.011952
2008-04-29 09:50:00 100.0/8532.007952
2008-04-29 09:55:00 -100.0/6175.298805
2008-04-29 10:00:00 0.0/4236.055777
最佳答案
如果需要除以时间：
df['new'] = df['col1'].div(df.groupby(df.index.time)['col1'].transform('mean'))
print (df)
col1 new
DateTime
2008-04-28 09:40:00 300.0 0.75
2008-04-28 09:45:00 -800.0 -inf
2008-04-28 09:50:00 0.0 0.00
2008-04-28 09:55:00 -100.0 1.00
2008-04-28 10:00:00 0.0 NaN
2008-04-29 09:40:00 500.0 1.25
2008-04-29 09:45:00 800.0 inf
2008-04-29 09:50:00 100.0 2.00
2008-04-29 09:55:00 -100.0 1.00
2008-04-29 10:00:00 0.0 NaN
或者如果需要除以天：
df['new'] = df['col1'].div(df.groupby(df.index.date)['col1'].transform('mean'))
print (df)
col1 new
DateTime
2008-04-28 09:40:00 300.0 -2.500000
2008-04-28 09:45:00 -800.0 6.666667
2008-04-28 09:50:00 0.0 -0.000000
2008-04-28 09:55:00 -100.0 0.833333
2008-04-28 10:00:00 0.0 -0.000000
2008-04-29 09:40:00 500.0 1.923077
2008-04-29 09:45:00 800.0 3.076923
2008-04-29 09:50:00 100.0 0.384615
2008-04-29 09:55:00 -100.0 -0.384615
2008-04-29 10:00:00 0.0 0.000000
关于python - 用 Pandas 除以垃圾箱，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55239779/