如何在pandas DataFrame中将各分组数值指标的起始基准值设为100

解决方案 #

核心逻辑是按车辆分组后，取每组的首个时间点数值为基准，将所有数值换算为基准值的百分比即可实现起始值对齐为100。

import pandas as pd

# 构造示例原始数据
raw_data = {'Car':['A', 'B', 'A', 'B'],
            'Hour':['1', '1', '2', '2'],
            'Car-speed':[10, 20, 11, 19]}
df = pd.DataFrame(raw_data)

# 按车辆分组做标准化处理，确保每辆车的首个时间点数值为100
df['Car51-speed'] = df.groupby('Car')['Car-speed'].transform(lambda x: (x / x.iloc[0]) * 100)

# 可选：删除原始速度列，得到最终结果
df = df.drop(columns='Car-speed')

运行后输出print(df)得到结果：

Car Hour  Car51-speed
0   A    1        100.0
1   B    1        100.0
2   A    2        110.0
3   B    2         95.0

注意事项 #

• 运行前请确保你的数据已经按Hour列升序排序，保证每个车辆分组的第一行是起始时间点的记录
• 该方案支持任意数量的车辆和时间戳，无需额外调整逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Charles