Pandas: Grouped DataFrame - делит значения столбца на значение определенной строки в этом столбце для каждой группы

Question

У меня есть датафрейм с группами.Чтобы нормализовать значения для каждой группы, я хотел бы разделить все значения каждой группы на значение определенного элемента в этой группе.

df = pd.DataFrame([['a','2018-02-03',42],
                   ['a','2018-02-04',22],
                   ['a','2018-02-05',10],
                   ['a','2018-02-06',32],
                   ['b','2018-02-03',10],
                   ['b','2018-02-04',8],
                   ['b','2018-02-05',2],
                   ['b','2018-02-06',12],
                   ['c','2018-02-03',20],
                   ['c','2018-02-04',30],
                   ['c','2018-02-05',5],
                   ['c','2018-02-06',15]])
df.columns = ['product','day','value']

Я хочу нормализовать столбец 'value' для каждого 'продукта' на 'value' of 'day' == '2018-02-05'

Ожидаемый результат:

    product     day         value
0   a           2018-02-03  4.2
1   a           2018-02-04  2.2
2   a           2018-02-05  1
3   a           2018-02-06  3.2
5   b           2018-02-03  5
6   b           2018-02-04  4
7   b           2018-02-05  1
8   b           2018-02-06  6
10  c           2018-02-03  4
11  c           2018-02-04  6
12  c           2018-02-05  1
13  c           2018-02-06  3

Я пытался df.groupby('product').transform().
Доступ к первому значению .transform('first') возможен.Но я не могу найти способ получить доступ к определенному значению.

Аннотация: Возможно, это можно решить без использования .groupby()?

Answer 1

Делай так:

df = pd.DataFrame([['a','2018-02-03',42],
                   ['a','2018-02-04',22],
                   ['a','2018-02-05',10],
                   ['a','2018-02-06',32],
                   ['b','2018-02-03',10],
                   ['b','2018-02-04',8],
                   ['b','2018-02-05',2],
                   ['b','2018-02-06',12],
                   ['c','2018-02-03',20],
                   ['c','2018-02-04',30],
                   ['c','2018-02-05',5],
                   ['c','2018-02-06',15]])
df.columns = ['product','day','value']

date = '2018-02-05'

# Set the index to ['product', 'day']
df.set_index(['product', 'day'], inplace=True)

# Helper Series - Values of date at index 'day'
s = df.xs(date, level=1)

# Divide df by helper Series and reset index
df = df.div(s, level=0).reset_index()
print(df)

   product         day  value
0        a  2018-02-03    4.2
1        a  2018-02-04    2.2
2        a  2018-02-05    1.0
3        a  2018-02-06    3.2
4        b  2018-02-03    5.0
5        b  2018-02-04    4.0
6        b  2018-02-05    1.0
7        b  2018-02-06    6.0
8        c  2018-02-03    4.0
9        c  2018-02-04    6.0
10       c  2018-02-05    1.0
11       c  2018-02-06    3.0