python - 将数据框与具有索引重复项并排除一列的系列相乘

Question

我的数据框的简化版本如下所示:

df_crop = pd.DataFrame({
    'Name' : ['Crop1', 'Crop1', 'Crop1', 'Crop1', 'Crop2', 'Crop2', 'Crop2', 'Crop2'],
    'Type' : ['Area', 'Diesel', 'Fert', 'Pest', 'Area', 'Diesel', 'Fert', 'Pest'],
    'GHG':   [14.9, 0.0007, 0.145, 0.1611, 2.537, 0.011, 0.1825, 0.115],
    'Acid':  [0.0125, 0.0005, 0.0029, 0.0044, 0.013, 0.00014, 0.0033, 0.0055],
    'Terra Eutro': [0.053, 0.0002, 0.0077, 0.0001, 0.0547, 0.00019, 0.0058, 0.0002]
})

我现在需要使用产量对数据框中的所有值进行归一化，产量因裁剪而异，但不因类型而异:

s_yield = pd.Series([0.388, 0.4129], 
                    index=['Crop1', 'Crop2'])

我需要保留“类型”中的信息。如果我尝试使用 .mul()，由于索引重复，我会收到错误消息:ValueError: cannot reindex from a duplicate axis。

我唯一的其他想法是使用 .loc() 但我有很多列(16 个值要规范化)并且没有想到有效的方法。有什么建议吗？

编辑:下表可能有助于显示我试图实现的目标:

Answer 1

为 df_crop 设置索引，并与系列相乘，在相关级别对齐:

temp = df_crop.set_index(['Name', 'Type'])

temp.mul(s_yield, level='Name', axis = 0).reset_index()

    Name    Type       GHG      Acid  Terra Eutro
0  Crop1    Area  5.781200  0.004850     0.020564
1  Crop1  Diesel  0.000272  0.000194     0.000078
2  Crop1    Fert  0.056260  0.001125     0.002988
3  Crop1    Pest  0.062507  0.001707     0.000039
4  Crop2    Area  1.047527  0.005368     0.022586
5  Crop2  Diesel  0.004542  0.000058     0.000078
6  Crop2    Fert  0.075354  0.001363     0.002395
7  Crop2    Pest  0.047483  0.002271     0.000083