Python 熊猫将一列的条目除以另一数据帧的条目

我有两个数据框-A和B。A包含各个商店、部门的每周销售数据，这些数据由一个键

商店/部门日期

（例如

2\u 12\u 2010-04-03

）索引，而B包含给定商店的相应消费者价格指数（CPI）和日期，例如

2\u 2010-04-03

> A.columns  
> Out [ ] : Index([u'Store', u'Dept', u'Date', u'Weekly_Sales'], dtype='object')

> B.columns  
> Out [ ] : Index([u'Store', u'Date', u'CPI'], dtype='object')

我想通过将A中的每一行除以B中给出的相应CPI值来规范化A中给出的每周销售额

目前我正在尝试：

for ix,row in A.iterrows():
  f_index = str(row['Store']) + "_" + row['Date']
  A.ix[ix,'Weekly_Sales'] = row['Weekly_Sales']/ B.ix[f_index,'CPI']

---

A包含421570行。我的程序需要很长时间才能运行。正确有效的方法是什么

DataFrames'merge方法应该更快，即使它复制数据。您可以设置标志

copy=False

，以最小化不必要的复制

如果B中的每个日期对应A中的一个日期，则您可以执行以下操作：

C = A.merge(B, on=['Store', 'Date'], copy=False)
C['Normalized_Sales'] = C.Weekly_Sales / C.CPI

---

A.set_索引（['Store'，Date']）['Weekly_Sales']/B.set_索引（['Store'，Date']）['CPI']

。如果始终对

A

或

B

进行索引，则此方法效果最佳，因为索引也将有助于其他操作。如问题所述，数据帧A和B已在不同的键上进行索引。为什么我的程序这么慢？@slushy给出的解决方案效果很好。