Python 基于数据帧中的另一个值划分数据帧中的值

我试图在数据帧中创建一个列，它是基于数据帧中的另一个值划分值的结果

这意味着我想除以SCI值，它的腐蚀温度值在19.5和20.5之间，链测长度相等

我创建了一个小数据框，可以帮助解决这个问题

data = {'Chainage':[10,20,30,10,20,30,10,20,30], 'SCI':[123, 45, 19, 18, 36, 125, 54, 78,85], 'Temp':[20.4,35,16,22,20.1,19.8,18,21,28]} 
df = pd.DataFrame(data)

数据帧：

   Chainage  SCI  Temp
0        10  123  20.4
1        20   45  35.0
2        30   19  16.0
3        10   18  22.0
4        20   36  20.1
5        30  125  19.8
6        10   54  18.0
7        20   78  21.0
8        30   85  28.0

这是最终的结果。 按链测长度分组，然后使用Temp介于19.5和20.5之间的SCI值与组中的其他值进行划分。 我试图说明如下：

   Chainage  SCI  Temp  f
0        10  123  20.4  123/123 = 1
3        10   18  22.0  123/18 = 6.8
6        10   54  18.0  123/54 = 2.2
7        20   78  21.0  36/78 = 0.4
1        20   45  35.0  36/45 = 0.8
4        20   36  20.1  36/36 = 1
2        30   19  16.0  6.6
5        30  125  19.8  1
8        30   85  28.0  1.5

我一直在尝试使用，但在添加额外调节时遇到了问题。

---

非常感谢您的帮助。

我认为您需要将其分解为几个步骤

计算你的“基本温度”

将基本temp合并到主数据帧中

进行分组

清理多余的柱子

看起来是这样的：

   Chainage  Temp
0        10  20.4
1        20  20.1
2        30  19.8

导入熊猫
数据={
“链测长度”：[10,20,30,10,20,30,10,20,30]，
"SCI":[123,45,19,18,36,125,54,78,85],，
“温度”：[20.4,35,16,22,20.1,19.8,18,21,28]
}
df=熊猫。数据帧（数据）
基本温度=(
测向位置[df['Temp']介于（19.5,20.5）之间]
.groupby（'chaineage'，as_index=False）
.first（）
.drop（列=['SCI']）
)

base\u temp

数据帧如下所示：

   Chainage  Temp
0        10  20.4
1        20  20.1
2        30  19.8

我们查询出了温度在正确范围内的行，但随后执行了group by/first以确保没有任何重复的链测长度值

现在我们可以做其他一切：

结果=(
合并（base_temp，on='chaineage'，how='left'，后缀=（''，'u base'））
.assign（f=lambda df:df['Temp_base']/df['Temp']）
.drop（列=['Temp_base']）
)

这给了你：

   Chainage  SCI  Temp         f
0        10  123  20.4  1.000000
1        20   45  35.0  0.574286
2        30   19  16.0  1.237500
3        10   18  22.0  0.927273
4        20   36  20.1  1.000000
5        30  125  19.8  1.000000
6        10   54  18.0  1.133333
7        20   78  21.0  0.957143
8        30   85  28.0  0.707143