python - 以 Python 和 Pandas 中存在的某些行为条件获取新系列

Question

我不知道有什么比我想做的更容易的事了。欢迎编辑。这是我想要做的。

我有商店、日期和产品索引以及一个名为价格的列。

我有两个独特的产品 1 和 2。

但是对于每个商店，我没有对每个日期的观察，并且对于每个日期，我不一定都有两种产品。

我想为每个商店创建一个系列，仅当两种产品都存在时才按日期索引。原因是因为我希望系列的值(value)是产品 1 价格/产品 2 价格。

这是一个高度不平衡的面板，我做了一个大约 75 行代码的可怕解决方法，所以我很感激任何提示。这在将来会非常有用。

数据如下所示。

   weeknum Location_Id Item_Id averageprice 
70  201138   8501       1          0.129642   
71  201138   8501       2          0.188274    
72  201138   8502       1          0.129642    
73  201139   8504       1          0.129642   

在这种简单情况下的预期输出是:

             weeknum   Location_Id   averageprice 
    ?        201138       8501     0.129642/0.188274

因为这是唯一满足所有要求的一个。

Answer 1

我认为这可以加入两个子框架(但也许有更清晰的枢轴方式):

In [11]: res = pd.merge(df[df['Item_Id'] == 1], df[df['Item_Id'] == 2],
                        on=['weeknum', 'Location_Id'])

In [12]: res
Out[12]:
   weeknum  Location_Id  Item_Id_x  averageprice_x  Item_Id_y  averageprice_y
0   201138         8501          1        0.129642          2        0.188274

现在您可以将结果中的这两列分开:

In [13]: res['price'] = res['averageprice_x'] / res['averageprice_y']

In [14]: res
Out[14]:
   weeknum  Location_Id  Item_Id_x  averageprice_x  Item_Id_y  averageprice_y     price
0   201138         8501          1        0.129642          2        0.188274  0.688582