python - 使用多索引标准化 pandas DataFrame

Question

给定，我需要按多索引中的级别 1 标准化数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3), index=[["a","a","b","b"],[1,2,1,2]],
                  columns=["x","y","z"])

所以df是

     x   y   z
a 1  0   1   2
  2  3   4   5
b 1  6   7   8
  2  9  10  11

我需要通过第一级索引对每一列进行标准化，以获得

     x       y      z
a 1  0      1/5    2/7
  2  1      4/5    5/7
b 1  6/15   7/17   8/19
  2  9/15  10/17  11/19

(尽管，显然，使用的是 float 而不是比率)

我想我可以通过迭代多索引第一级的列和值来做一些事情，但我确信有一个单行......

Answer 1

一个选项是使用 groupby:

df/df.groupby(level=0).transform('sum')
Out[87]: 
       x         y         z
a 1  0.0  0.200000  0.285714
  2  1.0  0.800000  0.714286
b 1  0.4  0.411765  0.421053
  2  0.6  0.588235  0.578947