通过将来自具有相同索引的不同数据帧的两列相乘来添加新列

Question

我有两个索引数据帧：

总数据

                       quantity
customer brand product
      C1    B1      P1      100
      C1    B1      P2       10
      C1    B2      P3       50
      C2    B1      P1       75
      C2    B2      P3        5

和产品：

                 price
brand product
   B1      P1        5
   B1      P2       20
   B2      P3        7

当我打印total_data.quantity * products.price时，我得到了：

                       quantity
customer brand product
      C1    B1      P1      500
      C1    B1      P2      200
      C1    B2      P3      350
      C2    B1      P1      375
      C2    B2      P3       35

但是我想将此列分配给total_data 因此，我尝试了两种方法：

total_data['income'] = total_data.quantity * products.price

和

total_data.assign(income = total_data.quantity * products.price)

但是在两种情况下，我在NaN列中都得到了income值。

有解决方案吗？

Answer 1

这是我将如何合并数据的方法：

df = total_data.merge(products, 'left') 
df['income'] = df['quantity'] * df['price']  

用于输出：

  customer brand product  quantity  price        income
0       C1    B1      P1       100      5           500
1       C1    B1      P2        10     20           200
2       C1    B2      P3        50      7           350
3       C2    B1      P1        75      5           375
4       C2    B2      P3         5      7            35

或

 total_data['income'] = total_data['quantity'] * total_data.merge(products, 'left')['price']

针对：

  customer brand product  quantity  income
0       C1    B1      P1       100     500
1       C1    B1      P2        10     200
2       C1    B2      P3        50     350
3       C2    B1      P1        75     375
4       C2    B2      P3         5      35