python - 通过另一个数据框中的匹配索引划分数据框列

Question

我有一个这样的数据框:

        id1     name    id2   val 
0       1        'A'     1     4
1       1        'B'     1     1
2       2        'C'     3     1
. 
.
.

我有另一个数据框如下:

              new_val 
  1              2 
  3              4 

我想制作第一个数据框如下:

        id1     name    id2   val 
0       1        'A'     1     2.0
1       1        'B'     1     0.5
2       2        'C'     3     0.25
. 
.
.

我想要做的是将第一个数据框中的 val 列除以与 id2 列索引匹配的值。我们看到 id2 = 1 然后我们将 val = 4 除以 2，因为它对应于索引 1。id2 = 3 然后我们将 val = 1 除以 4 得到 0.25。

我知道我可以将它们添加到元组列表中并执行计算并重置该列，但这可以用 pandas 函数实现吗？对非常大的数据集使用 for 循环在计算上确实非常昂贵。

Answer 1

嗯，这种方式的空间效率可能较低，但它应该比循环更快:

>>> df1
   id1 name  id2  val
0    1  'A'    1    4
1    1  'B'    1    1
2    2  'C'    3    1
>>> df2 = pd.DataFrame([2,4], index=[1,3])
>>> df2
   0
1  2
3  4

所以，从设置索引开始:

>>> df1.set_index('id2', inplace=True)

然后，使用我认为正确索引的 df2:

>>> df1['divisor'] = df2
>>> df1
     id1 name  val  divisor
id2
1      1  'A'    4        2
1      1  'B'    1        2
3      2  'C'    1        4
>>> df1.val / df1.divisor
id2
1    2.00
1    0.50
3    0.25
dtype: float64

最后，为了完整起见:

>>> df1['val'] = df1.val / df1.divisor
>>> df1
     id1 name   val  divisor
id2
1      1  'A'  2.00        2
1      1  'B'  0.50        2
3      2  'C'  0.25        4
>>> df1.drop('divisor',inplace=True, axis=1)
>>> df1
     id1 name   val
id2
1      1  'A'  2.00
1      1  'B'  0.50
3      2  'C'  0.25