擅长:python、mysql、java
<p>没有理由使用numpy,熊猫已经包括了我们需要的一切。你知道吗</p>
<p><code>A_sub</code>似乎返回一个序列,其中<code>age</code>是索引。这不太理想,但应该没问题。因此,下面的代码对一个系列进行操作,但是可以很容易地修改为工作数据帧。你知道吗</p>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>import pandas as pd
s = pd.Series(data=np.random.randint(low=1, high=10, size=10), index=[0, 1, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 13], name="age")
print(s)
res = s / s[::-1].cumsum()[::-1]
res = res.rename("cumsum div")
</code></pre>
<p>我在索引中看到你关于年龄缺失的评论。下面是如何添加从最小索引到最大索引范围内缺少的索引,然后执行除法。你知道吗</p>
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>import pandas as pd
s = pd.Series(data=np.random.randint(low=1, high=10, size=10), index=[0, 1, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 13], name="age")
s_all_idx = s.reindex(index=range(s.index.min(), s.index.max() + 1), fill_value=0)
print(s_all_idx)
res = s_all_idx / s_all_idx[::-1].cumsum()[::-1]
res = res.rename("all idx cumsum div")
</code></pre>