python - 如何根据多索引列第二级中的名称计算表达式

Question

假设我有一个带有多索引列对象的数据框，其中第一级定义了一些类别，第二级定义了公式的一个组件。考虑数据框 df

np.random.seed([3,1415])

mux = pd.MultiIndex.from_product([list('XYZ'), list('kap'), ])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 5, size=(2, 9)), columns=mux)

df

   X        Y        Z      
   k  a  p  k  a  p  k  a  p
0  1  4  3  4  3  3  4  3  4
1  2  4  2  3  4  4  1  4  3

我想为每个 X、Y 和 Z< 计算公式 k * a ** p/

我可以分配给一个单独的数据框

x = df.X

x.eval('k * a ** p')

0    64
1    32
dtype: int64

但是我如何一次性获得 X、Y 和 Z。

最终结果应该是这样的:

    X    Y    Z
0  64  108  324
1  32  768   64

Answer 1

1). 一种方法是 groupby level

In [1841]: df.groupby(level=0, axis=1).apply(lambda x: x[x.name].eval('k*a**p'))
Out[1841]:
    X    Y    Z
0  64  108  324
1  32  768   64

2). 另一种，按级别循环。

In [1818]: pd.DataFrame({c: df[c].eval('k*a**p') for c in df.columns.levels[0]})
Out[1818]:
    X    Y    Z
0  64  108  324
1  32  768   64