将两个数据帧与层次结构索引相乘

Question

我试图通过划分两个其他相同形状的数据框来返回一个新的数据框。

即使我知道两个原始数据框具有相同的形状，没有缺失值并且已经匹配了它们的多索引，我仍在获得带有大量NaN的新数据框。

我尝试仅基于df.values进行除法

我已经尝试过基于df.div（df2，index = df.index，columns = df.columns）的划分

five_pm = mf_grouped.loc[(slice(None), slice(None), [17]), :].reset_index().drop(columns =['Hour']).set_index(['FY', 'Month'])

nine_pm = mf_grouped.loc[(slice(None), slice(None), [21]), :].reset_index().drop(columns =['Hour']).set_index(['FY', 'Month'])

new_dataframe = nine_pm/five_pm
new_dataframe.sample(20)  

我希望结果是一个新的数据框，其索引，列和形状与其他两个数据框相同，并且没有NaN。