我该如何更换
import numpy as np
import pandas as pd
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'bar','baz', 'baz','baz', 'foo', 'foo','foo']),
np.array(['one', 'two', 'three', 'one', 'two','three', 'one', 'two','three'])]
s = pd.Series(np.random.randn(9), index=arrays)
print(s)
bar one 0.791608
two -0.966179
three 0.320251
baz one 0.043479
two -1.637586
three -1.133128
foo one -0.575991
two -1.080433
three 0.946663
按包含自定义聚合结果（例如
（3rd_entry-1st_entry）/ 1st_entry
对于每个一级索引组？
即，“ bar”的列值将是
(0.320251-0.791608)/0.791608
并且生成的系列应打印为
bar -0.5954424412
baz ...
foo ...
使用first和last之后groupby，您也可以使用nth
g=s.groupby(level=0)
(g.last()-g.first())/g.first()
Out[132]:
bar -0.818922
baz -0.150440
foo 0.266949
dtype: float64
或者只是切片
(s.loc[:,'three']-
s.loc[:,'one'])/s.loc[:,'one']
Out[135]:
bar -0.818922
baz -0.150440
foo 0.266949
dtype: float64
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