按组中的第一个值规范化数据

Question

我有一个包含 600 万行盘中数据的 DataFrame，如下所示：

                          closingDate      Time    Last 
1997-09-09 11:30:00-04:00  1997-09-09  11:30:00    100
1997-09-09 11:31:00-04:00  1997-09-09  11:31:00    105

我想以矢量化方式规范化我的Last 列，方法是将每一行除以包含当天的第一行的价格。这是我的尝试：

df['Last']/df.groupby('closingDate').first()['Last']

分母是这样的：

closingDate
1997-09-09     943.25
1997-09-10     942.50
1997-09-11     928.00
1997-09-12     915.75
1997-09-14     933.00
1997-09-15     933.00

但是，这个部门只给了我一列 nans。如何在我的 DateTime 索引中关联要广播的部门？

Answer 1

通常，这是transform 的一个很好的用例：

df['Last'] /= df.groupby('closingDate')['Last'].transform('first')

groupby 结果相对于原始 DataFrame 进行广播，现在可以进行划分。