Python 在列表数组中除以每个值

我试图除以列表中每个数组值的80。我试过的是

dfs = pd.read_excel('ff1.xlsx', sheet_name=None)
dfs1 = {i:x.groupby(pd.to_datetime(x['date']).dt.strftime('%Y-%m-%d'))['duration'].sum() for i, x in dfs.items()}
d = pd.concat(dfs1).groupby(level=1).apply(list).to_dict()
print(d)

作品:

但预期OP：

1 : Divide by 80
{'2017-05-06': [2, 3], '2017-05-07': [2, 1], '2017-05-08': [2, 2], '2017-05-09': [2, 2], '2017-06-09': [0]}
2 : total of each array and subtract each value (3+2 = 5-3 and 5-2)
{'2017-05-06': [3, 2], '2017-05-07': [1, 2], '2017-05-08': [2, 2], '2017-05-09': [2, 2], '2017-06-09': [0]}

如何使用python实现这一点

我认为需要：

d = pd.concat(dfs1).div(80).astype(int)
d = d.groupby(level=1).transform('sum').sub(d).groupby(level=1).apply(list).to_dict()
print (d)

{'2017-06-09': [0], '2017-05-08': [1, 1], '2017-05-09': [2, 2], 
 '2017-05-07': [1, 2], '2017-05-06': [3, 2]}

说明：

首先创建

多索引

数据帧

除以，必要时转换为

int

s

对于每个组的总和，使用可能的减去值

上次创建

列表

s时使用

---

你能把

dfs.head（）发到_dict（）吗？@jpp dfs.head（）发到_dict（）吗AttributeError:“collections.OrderedDict”对象没有属性“head”@jpp-它是数据帧字典。@jpp-
sheet_name=None
从所有工作表返回数据帧字典规则2）如果数组的大小始终为2，则可以简化为反转数组，而只有一个值，如“2017-06-09”：[6]然后其显示“2017-06-09”：[0]而不是“2017-06-09”：[6]@MMMMS-因为
[6]
的和是
6
，减去
6-6=0
。有区别吗？我明白。但是我想要[6]然后6-0=6。@MMMMS我只是检查一下，它有点不同-
0
是因为
int（6/80）
是
0
，然后
0-0=0
否。。。在d=pd.concat（dfs1）.div（80）.astype（int）之后，OP是{'2017-06-09'：[6]}，意思是[555/80]=[6]。所以最后的运算应该是[6-0]=[6]
d = pd.concat(dfs1).div(80).astype(int)
d = d.groupby(level=1).transform('sum').sub(d).groupby(level=1).apply(list).to_dict()
print (d)

{'2017-06-09': [0], '2017-05-08': [1, 1], '2017-05-09': [2, 2], 
 '2017-05-07': [1, 2], '2017-05-06': [3, 2]}