python - Pandas :通过算术在所有匹配索引上添加列

Question

编辑:添加了没有匹配索引的行以演示预期行为

我有以下两个 DataFrame:

请求:

                requests
asn pop country
1   1   us      100
        br      50
    2   br      200
    3   hk      150
    4   uk      100
2   1   us      300
...

交通:

        total capacity
asn pop
1   1   53    1000
    2   15    1000
    3   103   10000
2   1   254   10000
...

我希望向 requests DataFrame 添加一个新列，其值等于 traffic["total"]/traffic["capacity"]，对齐两个匹配的索引。

我尝试了以下方法:

>>>requests["network"] = traffic["total"] / traffic["capacity"]
>>>requests
                requests network
asn pop country
1   1   us      100      NaN
        br      50       NaN
    2   br      200      NaN
    3   hk      150      NaN
    4   uk      100      NaN
2   1   us      300      NaN
...

当所有三个 索引都可用时，这以前对我有用。但是在这个例子中我只有两个索引，所以它似乎失败了。

预期输出

>>>requests
                requests network
asn pop country
1   1   us      100      0.053
        br      50       0.053
    2   br      200      0.015
    3   hk      150      0.0103
    4   uk      100      NaN
2   1   us      300      0.0254
...

Answer 1

您的 MultiIndex 不匹配有问题，因此获取 NaN。解决方案是添加 reindex .

requests['network'] =  traffic["total"].div(traffic["capacity"])
                                       .reindex(requests.index, method='ffill')
print (requests)
                 requests  network
asn pop country                   
1   1   us            100   0.0530
        br             50   0.0530
    2   br            200   0.0150
    3   hk            150   0.0103
2   1   us            300   0.0254

使用 reset_index + set_index 的旧解决方案:

requests = requests.reset_index(level=2)
requests['network'] =  traffic["total"].div(traffic["capacity"])
requests = requests.set_index('country', append=True)
print (requests)
                 requests  network
asn pop country                   
1   1   us            100   0.0530
        br             50   0.0530
    2   br            200   0.0150
    3   hk            150   0.0103
2   1   us            300   0.0254