Pandas：用相应的子索引将一个矩阵的值除以另一个矩阵

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

和乙：

   (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 的 group by approach 中寻找，但我没有找到合适的东西。提前谢谢你。

Answer 1

我觉得你需要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