根据其他列的行中的过滤值在熊猫数据框中创建一个新列

Question

我有一个包含以下列的数据框：

<头>

	日期	邮编	价格
0	2019-01-01	90102	58.02
1	2019-01-01	90102	81.55
2	2019-01-01	90102	11.97
3	2019-01-01	90102	93.23
4	2019-01-01	90103	13.68

我想创建一个第 4 列，它应该具有基于该 zip 和该日期的最高价格的价格比率。

所以我使用了另一个名为 df_max_price 的 df

df_max_price = df.groupby(['Date','Zip'], as_index=False)['Price'].max()

<头>

	日期	邮编	价格
0	2019-01-01	90102	93.23
1	2019-01-01	90103	13.68

现在我想在 df 中有一个新列，它是该日期和邮政编码的价格和最大价格的比率

<头>

	日期	邮编	价格	比率
0	2019-01-01	90102	58.02	0.622
1	2019-01-01	90102	81.55	0.875
2	2019-01-01	90102	11.97	0.128
3	2019-01-01	90102	93.23	1.000
4	2019-01-01	90103	13.68	1.000

计算基于 58.02/93.23 等。

谁能帮我展示如何使用 lambda 函数来完成。

Answer 1

使用 groupby 和 transform

df['ratio'] = df['Price'] / df.groupby(['Date','Zip'], as_index=False)['Price'].transform('max')['Price']

         Date    Zip  Price     ratio
0  2019-01-01  90102  58.02  0.622332
1  2019-01-01  90102  81.55  0.874718
2  2019-01-01  90102  11.97  0.128392
3  2019-01-01  90102  93.23  1.000000
4  2019-01-01  90103  13.68  1.000000