Pandas：如何将月度数据dataframe除以月度均值dataframe计算变异性

实现思路 #

通过公共匹配键（风场名称、月份）关联两张数据表，再按如下公式计算变异性即可：
变异性(%) = (当月风速 / 对应月份长期平均风速 - 1) * 100

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 1. 按风场名称、月份关联两个数据表，用后缀区分两个表的风速字段
df_merge = df1.merge(df2, on=['plant_name', 'month'], suffixes=('_monthly', '_avg'))

# 2. 计算变异性，保留3位小数
df_merge['var'] = ((df_merge['wind_speed_ms_monthly'] / df_merge['wind_speed_ms_avg'] - 1) * 100).round(3)

# 3. 筛选目标列、重置索引得到最终输出
result = df_merge[['plant_name', 'year', 'month', 'var']].reset_index(drop=True)

补充说明 #

运行得到的result表数值和结构和你给出的预期输出完全匹配，如果需要保留df1的原始index列，在筛选列时加入对应列名即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2100039