Pandas：通过算法在所有匹配的索引上添加列

Question

编辑：添加了一行没有匹配的索引来演示预期的行为

我有以下两个DataFrame：

requests：

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

traffic：

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

我希望在requests DataFrame中添加一个新列，其值等于traffic["total"] / traffic["capacity"]，并在两个匹配的索引上对齐。

我尝试了以下内容：

>>>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，这对我来说很有用。但是在这个例子中我只有两个索引，所以它似乎失败了。

预期产出

>>>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未匹配存在问题，因此请NaN s。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

包含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

Answer 2

你可以试试这个..

requestes=requestes.reset_index().set_index(['asn','pop'])
requestes['network']=traffic["total"] / traffic["capacity"]
requestes.reset_index().set_index(['asn','pop','country'])
Out[140]: 
                 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