Question

我有一个看起来像这样的数据框：

         1   2
a_value  2   8
a_ref    4   2
b_value  6  10
b_ref    3  15
c_value  7   3

请注意，某些索引是name_value和name_ref对，而其他索引则不是

我想找到这些对，并且对于每对在我的新数据框中得到四行：name_value，name_ref，name_ref/name_value，name_value/name_ref所以我的输出数据框看起来如此像这样：

                 1       2
a_value        2.0   8.000
a_ref          4.0   2.000
a_value/a_ref  0.5   4.000
a_ref/a_value  2.0   0.250
b_value        6.0  10.000
b_ref          3.0  15.000
b_value/b_ref  2.0   0.666
b_ref/b_value  0.5   1.500

我目前通过迭代索引寻找以value结尾的索引，然后尝试找到匹配的ref来做，但是知道熊猫，似乎应该有一个更简单的方法，也许以某种方式使用groupby。那么..有吗？

Answer 1

这可能不是最优雅的解决方案，但它确实有效。首先，让我们找到公共密钥：

import numpy as np
keys = np.intersect1d(df.index.str.extract("(.+)_value").dropna(),
                      df.index.str.extract("(.+)_ref").dropna())
#array(['a', 'b'], dtype=object)

接下来，选择匹配的引用和值：

refs   = df.loc[keys + "_ref"]
values = df.loc[keys  +"_value"]

复制每个数据框并将其作为索引分配给它们：

values1 = values.copy()
values1.index = keys
refs1 = refs.copy()
refs1.index = keys

执行除法并再次更新索引：

ratios = values1 / refs1
ratios.index += "_value" + "/" + ratios.index + "_ref"
ratios1 = refs1 / values1
ratios1.index += "_ref" + "/" + ratios1.index + "_value"

把所有东西放在一起排序：

pd.concat([refs, values, ratios, ratios1]).sort_index()
#                 1          2
#a_ref          4.0   2.000000
#a_ref/a_value  2.0   0.250000
#a_value        2.0   8.000000
#a_value/a_ref  0.5   4.000000
#b_ref          3.0  15.000000
#b_ref/b_value  0.5   1.500000
#b_value        6.0  10.000000
#b_value/b_ref  2.0   0.666667

按通用名称划分数据帧行对

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