python - Pandas 部分加入多索引

Question

所以，这是我的问题:

dfa = pd.DataFrame({"a": [["a", "b", "c"][int(k/10)] for k in range(30)],
                    "b": ["a" + repr([10, 20, 30, 40, 50, 60][int(k/5)]) for k in range(30)],
                    "c": np.arange(30),
                    "d": np.random.normal(size=30)}).set_index(["a","b","c"])
dfb = pd.DataFrame({"a": [["a", "b", "c"][int(k/2)] for k in range(6)],
                    "b": ["a" + repr([10, 20, 30, 40, 50, 60][k]) for k in range(6)],
                    "m": np.random.normal(size=6)**2}).set_index(["a","b"])

基本上我有两个具有多索引的数据帧，我想将 dfa.d 除以 dfb.m，加入 ("a", "b")。我不能天真地做 dfa.d/dfb.m 或 join 因为它说 在多索引上合并超过一个级别的重叠不是已实现。

我发现最直接(哈哈)的方法是:

dfc = dfa.reset_index().set_index(["a", "b"]).join(dfb)
dfc["r"] = dfc.d / dfc.m
dfd = dfc.reset_index().set_index(["a", "b", "c"])[["r"]]

有什么捷径吗？

Answer 1

有 an open bug对于这个问题，当前的里程碑是 0.15.1。

在出现更好的东西之前，有 a workaround涉及以下步骤:

• 通过unstack将它们放入列中来排除不匹配的索引级别
• 执行乘法/除法
• 将列堆叠到它们原来的位置。

像这样:

In [109]: dfa.unstack('c').mul(dfb.squeeze(), axis=0).stack('c')
Out[109]: 
                  d
a b   c            
a a10 0    1.535221
      1   -2.151894
      2    1.986061
      3   -1.946031
      4   -4.868800
  a20 5   -2.278917
      6   -1.535684
      7    2.289102
      8   -0.442284
      9   -0.547209
b a30 10 -12.568426
      11   7.180348
      12   1.584510
      13   3.419332
      14  -3.011810
  a40 15  -0.367091
      16   4.264955
      17   2.410733
      18   0.030926
      19   1.219653
c a50 20   0.110586
      21  -0.430263
      22   0.350308
      23   1.101523
      24  -1.371180
  a60 25  -0.003683
      26   0.069884
      27   0.206635
      28   0.356708
      29   0.111380

注意两件事:

1. dfb 必须是一个 Series，否则关于将 dfb 的哪些列用于乘法会导致额外的复杂性。您可以将 dfb.squeeze() 替换为 dfb['m']。
2. 如果不匹配的索引不是三个索引中的最后一个，则不会保留索引级别的顺序。在这种情况下，执行 what @jreback suggests然后重新排序索引级别:.reorder_levels(dfa.index.names)