Pandas Dataframes将列名称与列值合并

概述我有2个数据框df = pd.DataFrame({'Location': [ 'Hawai', 'Torino', 'Paris'], 'Time': [2000, 2001,2002], 'Value': [1.2, 2.2,3.4] })

我有2个数据框

df = pd.DataFrame({'Location': [ 'Hawai','Torino','Paris'],'Time': [2000,2001,2002],'Value': [1.2,2.2,3.4]                   })df.set_index(['Location','Time'],inplace=True)df2 = pd.DataFrame({'Country': [ 'US','IT','FR'],'Unit': [ 'USD','EUR','EUR'],'Location': [ 'Hawai','2000': [666,888,777],'2002': [44,55,66]                   })df2.set_index(['Country','Unit','Location'],inplace=True)  

它产生这个：

               ValueLocation Time       Hawai    2000    1.2Torino   2001    2.2Paris    2002    3.4                       2000  2002Country Unit Location            US      USD  Hawai      666    44IT      EUR  Torino     888    55FR      EUR  Paris      777    66  

我需要合并它们,例如对于每个国家/地区/位置,每列都乘以第一个数据帧中的相应值(给定位置和时间)
所以结果应该像

                       2000  2002Country Unit Location            US      USD  Hawai      799.2    149.6IT      EUR  Torino     1065.6    187FR      EUR  Paris      932.4    224.4  

我被困在这里,谢谢您的帮助最佳答案用unstack然后mul做

df2.columns=df2.columns.astype(int)s=df.Value.unstack(fill_value=1)df2.mul(s)Out[675]:                         2000  2001   2002Country Unit Location                    US      USD  Hawai     799.2   NaN   44.0IT      EUR  Torino    888.0   NaN   55.0FR      EUR  Paris     777.0   NaN  224.4

根据以下评论

df2.mul(df.Value.reset_index('Location',drop=True))Out[683]:                          2000  2001   2002Country Unit Location                     US      USD  Hawai      799.2   NaN  149.6IT      EUR  Torino    1065.6   NaN  187.0FR      EUR  Paris      932.4   NaN  224.4

总结

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