python-2.7 - 如何将一个 Pandas 数据框中的所有小时值与另一个数据框中的年度值相乘？

Question

我有以下每小时数据帧 dfA:

Date/Time            Value1    Value2
01.03.2010 00:00:00  60        10
01.03.2010 01:00:00  50        20 
01.03.2010 02:00:00  52        30
01.03.2010 03:00:00  49        40
.
.
.
31.12.2013 23:00:00  77        50

我有一个带有年度值的第二个数据框 dfB:

Date/Time   Value1    Value2
31.12.2010   1.5        0.9
31.12.2011   1.6        1.1 
31.12.2012   1.7        2.3
31.12.2013   1.3        0.6

我想将 dfA 中的每个小时值与数据框 dfB 中相应年份的因子相乘。

结果应如下所示:

Date/Time            Value1    Value2
01.03.2010  00:00:00    90        9
01.03.2010  01:00:00    75       18
01.03.2010  02:00:00    78       27
01.03.2010  03:00:00    73.5     36
.           
.           
.           
31.12.2013  23:00:00    100.1    30

我一直在尝试 dfC = dfA*dfB[dfA.index.year()]但我收到错误 TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable .
谁能帮我这个？

Answer 1

您可以尝试附加到 df1 的索引df1.index.year ，然后更改索引 df2至 years然后使用 mul :

print df1
                     Value1  Value2
Date/Time                          
2010-01-03 00:00:00      60      10
2010-01-03 01:00:00      50      20
2010-01-03 02:00:00      52      30
2010-01-03 03:00:00      49      40
2013-12-31 23:00:00      77      50

print df2
            Value1  Value2
Date/Time                 
2010-12-31     1.5     0.9
2011-12-31     1.6     1.1
2012-12-31     1.7     2.3
2013-12-31     1.3     0.6

df1 = df1.set_index(df1.index.year, append=True)
df2.index = df2.index.year

print df1
                          Value1  Value2
Date/Time                               
2010-01-03 00:00:00 2010      60      10
2010-01-03 01:00:00 2010      50      20
2010-01-03 02:00:00 2010      52      30
2010-01-03 03:00:00 2010      49      40
2013-12-31 23:00:00 2013      77      50

print df2
      Value1  Value2
2010     1.5     0.9
2011     1.6     1.1
2012     1.7     2.3
2013     1.3     0.6

print df1.mul(df2, level=1).reset_index(drop=True, level=1)

                     Value1  Value2
Date/Time                          
2010-01-03 00:00:00    90.0       9
2010-01-03 01:00:00    75.0      18
2010-01-03 02:00:00    78.0      27
2010-01-03 03:00:00    73.5      36
2013-12-31 23:00:00   100.1      30