Панды - делят значения DataFrame на Серии в MultiIndex DataFrame - PullRequest
Новая
       30

Панды - делят значения DataFrame на Серии в MultiIndex DataFrame

2 голосов
/ 11 марта 2019

Предположим, у меня есть многоиндексный DataFrame, такой как этот: 

import numpy as np
import pandas as pd

ix = pd.MultiIndex.from_product([['bucket 1', 'bucket 2'], ['q1', 'q2', 'q3']])
col = ['col1', 'col2', 'col3']
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3), ix, col)

Выход: 

                 col1      col2      col3
bucket 1 q1  0.061384  0.364194 -1.502486
         q2  0.562352 -0.044836  0.242474
         q3  0.373411 -0.678429 -1.261984
bucket 2 q1  0.884109 -0.070899  0.085305
         q2 -0.010463  1.463259 -0.572882
         q3 -0.419821 -0.916151  0.032110

Теперь я создаю Серию с индексом, совпадающим со столбцами моего DataFrame: 

s = pd.Series([1,2,3], index=["col1", "col2", "col3"])

Я могу разделить значения в bucket 1 в DataFame на Серии следующим образом: 

df.loc["bucket 1"].div(s)

Выход: 

    col1      col2      col3
q1  0.061384  0.182097 -0.500829
q2  0.562352 -0.022418  0.080825
q3  0.373411 -0.339214 -0.420661

Однако, если я попытаюсь использовать этот расчет для установки значений в DataFrame с помощью .loc, он просто создаст NaN: 

df.loc["bucket 1"] = df.loc["bucket 1"].div(s)

Выход: 

                 col1      col2      col3
bucket 1 q1       NaN       NaN       NaN
         q2       NaN       NaN       NaN
         q3       NaN       NaN       NaN
bucket 2 q1  0.884109 -0.070899  0.085305
         q2 -0.010463  1.463259 -0.572882
         q3 -0.419821 -0.916151  0.032110

Что я делаю не так? Как мне сделать вычисления в DataFrame?

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 11 марта 2019

Вам просто не хватает []

df.loc[["bucket 1"]]=df.loc[["bucket 1"]].div(s)
df
Out[1092]: 
                 col1      col2      col3
bucket 1 q1 -1.016733 -1.334495  0.417621
         q2  0.892984 -0.329325  0.224591
         q3  1.438399 -0.094883  0.053133
bucket 2 q1 -0.062476  0.962616  0.457755
         q2  0.389670  1.238829  0.390253
         q3  0.713873 -0.034645 -0.148381
1 голос
/ 11 марта 2019

просто используйте .values для установки значений: 

df.loc["bucket 1"]=df.loc["bucket 1"].div(s).values
print(df)

                 col1      col2      col3
bucket 1 q1 -0.149856  0.220604 -0.048464
         q2 -0.791260 -0.199646  0.148115
         q3 -0.712257 -0.264074 -0.266497
bucket 2 q1 -1.120164 -0.290546  0.577589
         q2 -0.149522 -0.221203 -0.566872
         q3 -1.002036 -2.233220 -1.206849
...