私はこのタスクに苦労しています:
これまでに行ったこと:特定の間隔に従ってビニングした8760個の値があります。間隔の数は 10 です。次に、値をグループ化しました。
問題：このデータフレーム（df1）の各「レベル」を（df2）の別のデータフレームのインデックスに参照して、特定の計算を行単位で実行する必要があります（つまり、別のデータフレームの10個のインデックスを指す10個の間隔。
bins=[-1,0,1,1.065,1.230,1.500,1.950,2.800,4.500,6.200,13.10]
arr=pd.cut(df1,bins)
grouped=df1.groupby(arr)
pd.value_counts(arr)
Out[58]:
(-1, 0] 4015
(0, 1] 1948
(1.95, 2.8] 646
(2.8, 4.5] 542
(1.5, 1.95] 539
(1.23, 1.5] 427
(1.065, 1.23] 337
(4.5, 6.2] 127
(1, 1.065] 125
(6.2, 13.1] 54
dtype: int64
これを使用して、これを (df2) のインデックスに参照する必要があります。
data={'f11':['0','0','-0.008','0.13','0.33','0.568','0.873','1.132','1.06','0.678'],'f12':['0','0','0.588','0.683','0.487','0.187','-0.392','-1.237','-1.6','-0.327'],'f13':['0','0','-0.062','-0.151','-0.221','-0.295','-0.362','-0.412','-0.359','-0.25'],'f21':['0','0','-0.06','-0.019','0.055','0.109','0.226','0.288','0.264','0.156'],'f22':['0','0','0.072','0.066','-0.064','-0.152','-0.462','-0.823','-1.127','-1.377'],'f23':['0','0','-0.022','-0.029','-0.026','-0.014','0.001','0.056','0.131','0.251']}
df2=DataFrame(data,columns=['f11','f12','f13','f21','f22','f23'],index=['1','2','3','4','5','6','7','8','9','10'])
必要な解決策: (-1, 0] はインデックス '1' を参照し、(0, 1] はインデックス '2' などを参照します。これは、すべての 8760 に対して (f11+f12+(f21*f22*f23)) を実行することです。参照されたインデックスに従って行単位の値。