python - 将 Dataframe 中的列相乘，其中列是 pd.MultiIndex

Question

我想在列是 pd.MultiIndex 的 DataFrame 中乘以 2 列 (A*B)。
我想对列 level=0 中的每个 DataX (Data1, Data2, ...) 列执行此乘法。

df = pd.DataFrame(data= np.arange(32).reshape(8,4), 
                  columns = pd.MultiIndex.from_product(iterables = [["Data1","Data2"],["A","B"]]))

    Data1   Data2
    A   B   A   B
0   0   1   2   3
1   4   5   6   7
2   8   9   10  11
3   12  13  14  15
4   16  17  18  19
5   20  21  22  23
6   24  25  26  27
7   28  29  30  31

乘法的结果也应该是一个带有 columns=pd.MultiIndex 的 DataFrame(见下文)。

    Data1   Data2   Data1   Data2
    A   B   A   B   A*B     A*B
0   0   1   2   3   0       6
1   4   5   6   7   20      42
2   8   9   10  11  72      110
3   12  13  14  15  156     210
4   16  17  18  19  272     342
5   20  21  22  23  420     506
6   24  25  26  27  600     702
7   28  29  30  31  812     930

我设法通过迭代列，级别 = 0 来执行此乘法，但寻找更好的方法来做到这一点。

for _ in df.columns.get_level_values(level=0).unique().tolist()[:]:
    df[(_, "A*B")] = df[(_, "A")] * df[(_, "B")]

任何建议或提示非常感谢!
谢谢

Answer 1

这是使用 df.prod 的另一种选择和 df.join

u = df.prod(axis=1,level=0)
u.columns=pd.MultiIndex.from_product((u.columns,['*'.join(df.columns.levels[1])]))
out = df.join(u)

  Data1     Data2     Data1 Data2
      A   B     A   B   A*B   A*B
0     0   1     2   3     0     6
1     4   5     6   7    20    42
2     8   9    10  11    72   110
3    12  13    14  15   156   210
4    16  17    18  19   272   342
5    20  21    22  23   420   506
6    24  25    26  27   600   702
7    28  29    30  31   812   930