如何在 Python 中划分多级列

Question

我有一个这样的 df:

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz'],
          ['one', 'two', 'one', 'two']]

tuples = list(zip(*arrays))

index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), index=['A', 'B', 'C'], columns=index)
df.head()

返回：

我想添加一些列，其中所有第二级维度都相互划分 - 第一栏除以 baz 一，第二栏除以 baz 二，等等。

df[["bar"]]/df[["baz"]]

和

df[["bar"]].div(df[["baz"]])

returns NaN 的

Answer 1

你可以 select 两个级别只差一个 []:

df1 = df["bar"]/df["baz"]
print (df1)
second        one        two
A        1.564478  -0.115979
B       14.604267 -19.749265
C       -0.511788  -0.436637

如果要添加 MultiIndex 添加 MultiIndex.from_product:

df1.columns = pd.MultiIndex.from_product([['new'], df1.columns], names=df.columns.names)
print (df1)
first         new           
second        one        two
A        1.564478  -0.115979
B       14.604267 -19.749265
C       -0.511788  -0.436637

输出中 MultiIndex 的另一个想法是将您的解决方案与具有相同名称的 rename 列一起使用，此处 new:

df2 = df[["bar"]].rename(columns={'bar':'new'})/df[["baz"]].rename(columns={'baz':'new'})
print (df2)
first         new           
second        one        two
A        1.564478  -0.115979
B       14.604267 -19.749265
C       -0.511788  -0.436637

如何在 Python 中划分多级列

How to divide multilevel columns in Python

hierarchy

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