Pandas:将一个矩阵的值除以另一个矩阵的相应子索引

Question

如果 A 值的子索引是 B 的索引，我想将矩阵 A 的每个值除以矩阵 B 的值。

举个例子: 答:

         (A, 1)    (A, 2)    (B, 1)    (B, 2)    (B, 3)
(A, 1)  0.102179  0.024903  0.598978  0.141483  0.904239
(A, 2)  0.563096  0.765552  0.608203  0.339500  0.671222
(B, 1)  0.867550  0.432277  0.311634  0.165246  0.046199
(B, 2)  0.813666  0.846750  0.145595  0.996221  0.209762
(B, 3)  0.834860  0.176203  0.886546  0.506550  0.883405

和B:

   (A, 1)    (A, 2)    (B, 1)    (B, 2)    (B, 3)
1  0.996778  0.801235  0.120127  0.863761  0.519856
2  0.757775  0.706402  0.428906  0.479940  0.001049

我想要 A 的第一列:

         (A, 1)    
(A, 1)  0.102179/0.996778  
(A, 2)  0.563096/0.757775
(B, 1)  0.867550/0.996778
(B, 2)  0.813666/0.757775
(B, 3)  0.834860

其他列的想法相同，例如第二个:

        (A, 2)
(A, 1)  0.024903/0.801235
(A, 2)  0.765552/0.706402
(B, 1)  0.432277/0.801235
(B, 2)  0.846750/0.706402
(B, 3)  0.176203

我在 Panda 中通过方法在组中寻找，但没有找到正确的东西。预先感谢您。

Answer 1

我认为你需要div :

df = df1.div(df2, level=1, fill_value=1)
print (df)
            A                   B                      
            1         2         1         2           3
A 1  0.102509  0.031081  4.986206  0.163799    1.739403
  2  0.743091  1.083734  1.418033  0.707380  639.868446
B 1  0.870354  0.539513  2.594204  0.191310    0.088869
  2  1.073757  1.198680  0.339457  2.075720  199.963775
  3  0.834860  0.176203  0.886546  0.506550    0.883405

print (0.102179/0.996778 )
0.10250928491599935