在特定列/行的值之间对熊猫数据框进行操作答案

【问题标题】：Operations on pandas dataframe between values of specific columns / rows在特定列/行的值之间对熊猫数据框进行操作
【发布时间】：2016-04-11 13:24:39
【问题描述】：

pandas 新手，我正在尝试使用 pandas 管理一些数据框操作，其中我在多索引数据框上有 4 列，并且我需要一个额外的列，其中该列中的值将等于一个中的值行除以特定行。

在下面的示例中，我希望对于每个条目，新列“Agg”是每个类型（1、2、3）的“值”列除以 Calc 的“值”的结果.

        Date        Values  Agg
2016-01-01  Type 1    17     1.7
            Type 2    23     2.3
            Type 3    11     1.1
            Calc      10     1.0
2016-01-02  Type 1    25     0.25
            Type 2    39     0.39
            Type 3    34     0.34
            Calc      100    1.00
2016-01-03  Type 1    20     1.00
            Type 2    9      0.45
            Type 2    12     0.60
            Calc      20     1.00

在我的实际代码中，我有一个 groupby“日期”和其他索引：这些更改取决于从查询到数据库的结果。

提前致谢！

【问题讨论】：

对不起，你是在df['Agg'] = df['Values'].div(df['Values'].iloc[-1])之后吗？
您好，埃德，感谢您的回复。在我的代码中，我有多个日期和每个日期的“Calc”行值。我需要找到一种方法来提及我希望索引中给定日期的除法的特定值。
您能否充实您的问题以更好地解释
我在最初的帖子中编辑了代码。数据框很大，有很多日期；我想要实现的是能够，无论数据框的大小如何，始终为值字段和每个日期计算“Type n”/“Calc”。感谢您的帮助！

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

下面的代码有效。我花了太多时间写它，所以我不得不把它留在那里。如果您需要解释，请告诉我！

def func(df1):
    idx = df1.index.get_level_values(0)[0]
    df1 = df1.loc[idx]
    return (df1['Values'] / df1.loc['Calc']['Values']).to_frame()

df.groupby(level=0).apply(func)

【讨论】：

在某些情况下它确实工作得很好，但我最终隔离了这个值并为我的代码添加了一个额外的列，这样我就避免了一些数据争吵错误。谢谢！