Question

我有一个数据框

def get_records(**kwargs):
    ti = kwargs['ti']
    xcom = ti.xcom_pull(task_ids='mysql_read_data_'+str(kwargs['custom_cur_size']))
    data = [
        {
            "attributes": {
                "att1": x,
                "att2": y
            }
        }
        for x, y in xcom
    ]

    data = json.dumps(data)

    ti.xcom_push(key='data_to_cus_'+str(kwargs['custom_cur_size']), value=data)

    return data

while limit>cur_size:

    mysql_read_data = MySQLReadOperator(dag=dag,
                                        mysql_conn_id='temper_flat_old',
                                        task_id='mysql_read_data_'+str(cur_size),
                                        params={'limit': 100, 'offset': cur_size},
                                        sql="sql/client_data.sql",
                                         trigger_rule="all_done",
                                         )


    python_task = PythonOperator(
        task_id='python_func_task_'+str(cur_size),
        dag=dag,
        python_callable=get_records,
        provide_context=True,
        op_kwargs={'custom_cur_size': str(cur_size)},
        trigger_rule="all_done",
    )

    send_to_endpoint = CustomOperator(
        dag=dag,
        task_id='custom_op_'+str(cur_size),
        data_xcom_task_id=python_task.task_id,
        data_xcom_key='data_to_cus_'+str(cur_size),
        trigger_rule="all_done",

    )


    mysql_read_data >> python_task >> send_to_endpoint

    cur_size += 1000

我想创建一个索引，以便将所有列除以其可表示级别0（即0或1）的A列的总数

如此

   0        1      
   A   B    A    B   
1  4   6    5    6  
2  4   8    15   3
3  8   10   10   2

所以输出是

0=16
1=30

到目前为止我有

   0              1      
   A   B          A       B   
1  4/16   6/16    5/30    6/30  
2  4/16   8/16    15/30   3/30
3  8 /16  10/16   10/30   2/30

但是它不起作用

Answer 1

使用DataFrame.xs和A一起选择级别sum并传递到DataFrame.div：

df = df.div(df.xs('A', axis=1, level=1).sum(), axis=1, level=0)
print (df)
      0                1          
      A      B         A         B
1  0.25  0.375  0.166667  0.200000
2  0.25  0.500  0.500000  0.100000
3  0.50  0.625  0.333333  0.066667

从多索引熊猫数据框创建索引

1 个答案: