python - Pandas - 将 DataFrame 值除以 MultiIndex DataFrame 中的 Series

Question

假设我有一个像这样的多索引 DataFrame:

import numpy as np
import pandas as pd

ix = pd.MultiIndex.from_product([['bucket 1', 'bucket 2'], ['q1', 'q2', 'q3']])
col = ['col1', 'col2', 'col3']
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3), ix, col)

输出:

                 col1      col2      col3
bucket 1 q1  0.061384  0.364194 -1.502486
         q2  0.562352 -0.044836  0.242474
         q3  0.373411 -0.678429 -1.261984
bucket 2 q1  0.884109 -0.070899  0.085305
         q2 -0.010463  1.463259 -0.572882
         q3 -0.419821 -0.916151  0.032110

现在我创建一个系列，其索引与我的 DataFrame 的列相匹配:

s = pd.Series([1,2,3], index=["col1", "col2", "col3"])

我可以将 DataFame 中 bucket 1 中的值除以系列，如下所示:

df.loc["bucket 1"].div(s)

输出:

    col1      col2      col3
q1  0.061384  0.182097 -0.500829
q2  0.562352 -0.022418  0.080825
q3  0.373411 -0.339214 -0.420661

但是，如果我尝试使用此计算通过 .loc 设置 DataFrame 中的值，它只会创建 NaN:

df.loc["bucket 1"] = df.loc["bucket 1"].div(s)

输出:

                 col1      col2      col3
bucket 1 q1       NaN       NaN       NaN
         q2       NaN       NaN       NaN
         q3       NaN       NaN       NaN
bucket 2 q1  0.884109 -0.070899  0.085305
         q2 -0.010463  1.463259 -0.572882
         q3 -0.419821 -0.916151  0.032110

我做错了什么？如何在 DataFrame 中进行计算？

Answer 1

只需使用 .values 设置值:

df.loc["bucket 1"]=df.loc["bucket 1"].div(s).values
print(df)

                 col1      col2      col3
bucket 1 q1 -0.149856  0.220604 -0.048464
         q2 -0.791260 -0.199646  0.148115
         q3 -0.712257 -0.264074 -0.266497
bucket 2 q1 -1.120164 -0.290546  0.577589
         q2 -0.149522 -0.221203 -0.566872
         q3 -1.002036 -2.233220 -1.206849