Question

当我尝试通过将两个数字除以总和（1 + 1/3 + 2 + 1 + 1）来创建新的计算列时出现错误。

错误是： ValueError：不能在没有重叠索引名称的情况下加入

这是我目前拥有的：

lvl0           a                   b               
lvl1         bar       foo       bar       foo     
lvl2        fake real fake real fake real fake real
A0 B0 C0 D0    2    3    0    1    6    7    4    5
         D1   10   11    8    9   14   15   12   13
      C1 D0   18   19   16   17   22   23   20   21
         D1   26   27   24   25   30   31   28   29
      C2 D0   34   35   32   33   38   39   36   37
         D1   42   43   40   41   46   47   44   45
      C3 D0   50   51   48   49   54   55   52   53
         D1   58   59   56   57   62   63   60   61

first = dfmi['a', 'foo', 'fake'] + dfmi['a', 'bar', 'fake']
dfmi = dfmi.loc[:, ('a', 'Fake %', 'Fake Calculation')] = first.div(dfmi.sum(axis=1, level=0), level=0)

您应该能够复制并粘贴以进行测试

# creating MultiIndex
def mklbl(prefix, n):
    return ["%s%s" % (prefix, i) for i in range(n)]


miindex = pd.MultiIndex.from_product([mklbl('A', 4),
                                        mklbl('B', 2),
                                        mklbl('C', 4),
                                        mklbl('D', 2)])


micolumns = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'foo', 'fake'),
                                       ('a', 'foo', 'real'),
                                       ('a', 'bar', 'fake'),
                                       ('a', 'bar', 'real'),
                                       ('b', 'foo', 'fake'),
                                       ('b', 'foo', 'real'),
                                       ('b', 'bar', 'fake'),
                                       ('b', 'bar', 'real'),
                                       ],
                                      names=['lvl0', 'lvl1', 'lvl2'])


dfmi = pd.DataFrame(np.arange(len(miindex) * len(micolumns))
                     .reshape((len(miindex), len(micolumns))),
                    index=miindex,
                   columns=micolumns).sort_index().sort_index(axis=1)

# My Code
first = dfmi['a', 'foo', 'fake'] + dfmi['a', 'bar', 'fake']
dfmi = dfmi.loc[:, ('a', 'Fake %', 'Fake Calculation')] = first.div(dfmi.sum(axis=1, level=0), level=0)

这就是我想要的样子：

lvl0           a                            b               
lvl1         bar       foo                bar       foo     
lvl2        fake real fake real CALCULATE fake real fake real
A0 B0 C0 D0    2    3    0    1     33%    6    7    4    5
         D1   10   11    8    9     47%   14   15   12   13
      C1 D0   18   19   16   17     ETC   22   23   20   21
         D1   26   27   24   25     ETC   30   31   28   29
      C2 D0   34   35   32   33     ETC   38   39   36   37
         D1   42   43   40   41     ETC   46   47   44   45
      C3 D0   50   51   48   49     ETC   54   55   52   53
         D1   58   59   56   57     ETC   62   63   60   61

计算列仅是行中的（fake + fake）/（fake + real + fake + real）。

Answer 1

您可以尝试

df.sum(level=[0,2],axis=1).loc[:,pd.IndexSlice[:,'fake']].div(df.sum(level=0,axis=1),level=0,axis=0)

通过在Pandas中划分其他两个子列，在multiIndex中创建一个新的子列

1 个答案: