python - 多索引计算到新列

Question

我有一个像这样的数据框。

status               new                    allocation          
asset                csh       fi        eq        csh   fi   eq
person act_type                                                 
p1     inv           0.0      0.0  100000.0        0.0  0.0  1.0
       rsp           0.0  30000.0   20000.0        0.0  0.6  0.4
       tfsa      10000.0  40000.0       0.0        0.2  0.8  0.0

右侧三列是每种 act_type 的总计百分比。以下确实正确计算了列:

# set the percent allocations
df.loc[idx[:,:],idx["allocation",'csh']] = df.loc[idx[:,:],idx["new",'csh']] / df.loc[idx[:,:],idx["new",:]].sum(axis=1)
df.loc[idx[:,:],idx["allocation",'fi']] = df.loc[idx[:,:],idx["new",'fi']] / df.loc[idx[:,:],idx["new",:]].sum(axis=1)
df.loc[idx[:,:],idx["allocation",'eq']] = df.loc[idx[:,:],idx["new",'eq']] / df.loc[idx[:,:],idx["new",:]].sum(axis=1)

我尝试在一行上结合“csh”、“fi”、“eq”进行这些计算，如下所示:

df.loc[idx[:,:],idx["new", ('csh', 'fi', 'eq')]] / df.loc[idx[:,:],idx["new",:]].sum(axis=1)

但这会导致 ValueError: 无法在未指定级别且没有重叠名称的情况下加入

有什么建议我可以如何将这三行减少为一行代码，以便我将 ('csh','fi','eq') 除以帐户总数并在下一列中获取百分比？

Answer 1

首先 idx[:,:] 应简化为 :，然后使用 DataFrame.div通过 axis=0 并对于新列使用 rename 和 DataFrame.join :

df1=df.loc[:, idx["new",('csh', 'fi', 'eq')]].div(df.loc[:, idx["new",:]].sum(axis=1),axis=0)
df = df.join(df1.rename(columns={'new':'allocation'}, level=0))
print (df)
status               new                    allocation          
asset                csh       fi        eq        csh   fi   eq
person act_type                                                 
p1     inv           0.0      0.0  100000.0        0.0  0.0  1.0
       rsp           0.0  30000.0   20000.0        0.0  0.6  0.4
       tfsa      10000.0  40000.0       0.0        0.2  0.8  0.0