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python - Pandas - 根据数据框中的 .loc 值，用单个值填充新列

问题描述

我有一个带有返回数据列表的 DataFrame。DataFrame 中的一行包含基准“ASX”的返回值，在此示例中其值为 6。（值使用市场数据更新，因此会每天更改，以下是为了简单起见）。

示例数据框：

import pandas as pd

IDs = ['ABC', 'DEF', 'GHI', 'ASX']
Returns = [5, 7, 10, 6]

data = {'ID': ['ABC', 'DEF', 'GHI', 'ASX'],
        'Ret': [5, 7, 10, 6]}

frame = pd.DataFrame(data)

bmk = frame.loc[frame['ID'] == ('ASX'), 'Ret']

frame['Rel Ret'] = frame['Ret'] - bmk
frame

当前输出如下所示：

    ID  Ret Rel Ret
0   ABC 5   NaN
1   DEF 7   NaN
2   GHI 10  NaN
3   ASX 6   0.0

我的问题是，我想用 Ret 列减去“bmk”中的值填充整个“Rel Ret”列，即我想返回值 -1（5-6）、1（7-6）、4（10 -6), 0 (6-6)。整列怎么办？

标签： pythonpandasfillna.loc

解决方案

你bmk是一个系列对象，当你减去两个熊猫系列时，它们的索引是对齐的，所以只有相同索引的行被减去。如果您确定在 中有一个值bmk，您可以使用提取该值.iat[0]，然后用它减去，在这种情况下，您从Series对象中减去一个标量，并且计算将广播到 Series 中的每个元素：

frame['Rel Ret'] = frame['Ret'] - bmk.iat[0]
frame
#    ID  Ret  Rel Ret
#0  ABC    5       -1
#1  DEF    7        1
#2  GHI   10        4
#3  ASX    6        0

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