pandas - 如何将数据框的单个值除以月平均值？

Question

我有以下 15 分钟的数据作为dataframe3 年。前两列是索引。

2014-01-01 00:15:00  1269.6      
2014-01-01 00:30:00  1161.6      
2014-01-01 00:45:00  1466.4      
2014-01-01 01:00:00  1365.6      
2014-01-01 01:15:00  1362.6      
2014-01-01 01:30:00  1064.0      
2014-01-01 01:45:00  1171.2      
2014-01-01 02:00:00  1171.0      
2014-01-01 02:15:00  1330.4      
2014-01-01 02:30:00  1309.6      
2014-01-01 02:45:00  1308.4      
2014-01-01 03:00:00  1494.0    

我曾经resample得到第二个系列的月平均值。

data_Monthly = data.resample('1M', how='mean')

如何将最后一列中的值除以其月平均值，结果仍然是 15 分钟粒度的时间序列？

Answer 1

先做一个石斑鱼：

import pandas as pd

In [1]: grouper = pd.Grouper(freq="1M")

然后制作你的新专栏：

In [2]: df['normed'] = df.groupby(grouper).transform(lambda x: x/x.mean())

通过将 grouper 传递给groupby方法，您可以将数据分组为一个月的块。在每个块中，您将 15 分钟间隔数据除以该月的平均值。

Answer 2

我认为通常建议使用 Grouper 而不是 TimeGrouper。看看这个。例如，如果您的列名为 Date，请使用

grouper = pd.Grouper(key='Date', freq='M')

而不是使用 TimeGrouper ，然后按照@Zelazny7 的建议继续。如果您的列不是日期时间索引，则使用

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

Answer 3

这可以在一行中完成：

df.groupby([df.index.year, df.index.month]).transform(lambda x: x/x.mean())

Answer 4

data_Monthly = data.resample('M',on='Date').mean()