我在this问题中发现了一些问题，所以我想再深入一点。我有以下数据框lefthalf[N]：
df我想添加一个名为H,Nu,City,L,C
0.965392,15,Madrid,es,es
0.920614,15,Madrid,it,es
0.726219,16,Madrid,tn,es
0.739119,17,Madrid,fr,es
0.789923,55,Dublin,mt,en
0.699239,57,Dublin,en,en
0.890462,68,Dublin,ar,en
0.746863,68,Dublin,pt,en
0.789923,55,Milano,it,it
0.699239,57,Milano,es,it
0.890462,68,Milano,ar,it
0.746863,68,Milano,pt,it
的列，定义为：
Hm到目前为止，我找到了正确的值/城市：
Hm = H/(H,City - where L==C)
获得：
gp = df.groupby('City')
mask = gp.apply(lambda x: x['L'] == x['C'])
lookup = df.loc[mask[mask].reset_index(level=0).index]
HmCity Nu City L C
5 0.699239 57 Dublin en en
0 0.965392 15 Madrid es es
8 0.789923 55 Milano it it
值现在是规范化的正确值。我现在如何添加新列Hm，以便在H的相应位置缩放新数据帧？例如：
lookup我想避免使用H,Nu,City,L,C,Hm
0.965392,15,Madrid,es,es,1,0
0.920614,15,Madrid,it,es,**
0.726219,16,Madrid,tn,es,**
0.739119,17,Madrid,fr,es,**
0.789923,55,Dublin,mt,en,**
0.699239,57,Dublin,en,en,1,0
0.890462,68,Dublin,ar,en,**
0.746863,68,Dublin,pt,en,**
0.789923,55,Milano,it,it,1,0
0.699239,57,Milano,es,it,**
0.890462,68,Milano,ar,it,**
0.746863,68,Milano,pt,it,**
因为导致我做出不正确的行为。
编辑：
澄清：我们可以添加一个新列merge，其中包含每个城市的相应HmCity值：
Hm