python - 使用groupby对pandas中的多维度数据进行划分

Question

由于 pandas 无法在多维度上工作，因此我通常按行堆叠数据并使用虚拟列来标记数据维度。现在，我需要将一个维度除以另一个维度。

例如，给定此数据框，其中键定义尺寸

index  key  value
0       a   10
1       b   12
2       a   20
3       b   15
4       a   8
5       b   9

我想实现这个:

index   key value   ratio_a_b    
0      a    10     0.833333    
1      b    12     NaN
2      a    20     1.33333
3      b    15     NaN
4      a    8      0.888889
5      b    9      NaN

有没有办法使用groupby来做到这一点？

Answer 1

为此，您实际上不需要(也不应该使用)groupby:

# interpolate the b values
s = df['value'].where(df['key'].eq('b')).bfill()

# mask the a values and divide
# change to df['key'].ne('b') if you have many values of a
df['ratio'] = df['value'].where(df['key'].eq('a')).div(s)

输出:

   index key  value     ratio
0      0   a     10  0.833333
1      1   b     12       NaN
2      2   a     20  1.333333
3      3   b     15       NaN
4      4   a      8  0.888889
5      5   b      9       NaN