根據匹配的字符串，使用另一個df的值轉換pandas df列中的值

Question

我在以下方面遇到困難：

我有第一個以以下方式構建的Pandas df：

index|date|price
0    |2011|1000
1    |2011|1100
2    |2012|1200
3    |2013|1300

日期值是簡單的字符串。

另一個df列出了每年的通貨膨脹率（粗略計算）：

date |rate
2011 |0.1 
2012 |0.2 
2013 |0.3 

我的目標是能夠使用第二個數據集來轉換第一個數據集的價格值。 （用適當的年份值將價格值除以通貨膨脹率）

最終結果應該是這樣的：

index|date|price
0    |2011|10000
1    |2011|11000
2    |2012|6000
3    |2013|4333

任何幫助，不勝感激。 可能解決方案已經存在，但我努力制定Google查詢來解決這個問題。

Answer 1

您可以這樣操作：

In [90]: df1['price'] /= df1['date'].map(df2.set_index('date')['rate'])

In [91]: df1
Out[91]:
   index  date         price
0      0  2011  10000.000000
1      1  2011  11000.000000
2      2  2012   6000.000000
3      3  2013   4333.333333

Answer 2

只是為了突出pd.DataFrame.div axis和level的pd.DataFrame.div

df1.set_index(
    'date', append=True
).div(
    df2.set_index('date').rate, axis=0, level=1
).reset_index(1)

       date         price
index                    
0      2011  10000.000000
1      2011  11000.000000
2      2012   6000.000000
3      2013   4333.333333

---

df1.set_index('date', append=True)

            price
index date       
0     2011   1000
1     2011   1100
2     2012   1200
3     2013   1300

和

df2.set_index('date').rate

date
2011    0.1
2012    0.2
2013    0.3
Name: rate, dtype: float64

我們可以看到，修改后的df1數據幀的索引的第1級與修改后的df2的索引中的'data'值相同。 我們可以使用axis和level參數來定位對齊。

就是說，對於這個特定的問題……我絕對不會復制@MaxU！