如何基于另一DataFrame的均值将ytest Series转换为布尔值？

你可以通过以下两种方式实现需求，将固定的Value替换为对应CNPJ的历史均值，生成每行数值是否大于均值的布尔值结果：

方法一：索引映射（高效矢量化操作） #

直接利用多级索引的第一级（CNPJ）匹配历史均值，再进行比较：

# 假设存储历史均值的DataFrame名为mean_df
result = ytest > ytest.index.get_level_values(0).map(mean_df['Mean'])

原理：通过get_level_values(0)提取所有行的CNPJ索引，再用map从mean_df中获取对应CNPJ的历史均值，将均值广播到该CNPJ下的所有日期行，最后与ytest的数值做大于比较，返回与原ytest索引结构一致的布尔值Series。

方法二：GroupBy + Transform（贴近原代码逻辑） #

如果希望沿用原代码的groupby+transform思路，可以这样修改：

# 假设存储历史均值的DataFrame名为mean_df
result = ytest.groupby(level=0).transform(lambda x: x > mean_df.loc[x.name, 'Mean'])

原理：按第一级索引（CNPJ）分组，每个分组的x.name即为当前CNPJ，通过mean_df.loc[x.name, 'Mean']获取该CNPJ的历史均值，再与分组内的每个数值比较，transform会将结果还原为原多级索引结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Guilherme Rodrigues