由于连接或级别混乱，对multindex列进行元素操作失败

Question

我有一个三级多义度列Name, Period, Measurement在我的玩具示例中，对于三个不同的人，我在两个时间段之前和之后的体重和身高。

我想生成一个数据帧，该数据帧在weight期间显示三个名称中每个名称的height除以​​before。

我怀疑我使用level=参数时犯了某种错误（或者也许。但是，无论我如何尝试，我都会得到TypeError: Join on level between two MultiIndex objects is ambiguous

我想了解如何控制操作，以便我可以指定“按名称显示给我，其中period ='before'，重量除以身高”，以及更笼统的“按名称显示给我，并按期间，体重除以身高“

arrays = [['mike', 'mike', 'mike', 'mike','matt', 'matt', 'matt', 'matt','dave','dave', 'dave','dave', ], 
          ['before', 'before', 'after', 'after']*3, 
         ['height', 'weight']*6]
cols = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('name', 'period', 'statistic'), )
the_data = [[1.8, 200, 1.7,170]*3,[1.8, 190, 1.7,166]*3 ]
idx = pd.IndexSlice
xf = pd.DataFrame(index=pd.date_range(start="20191201", periods=2, freq="d"),
                         data=the_data, columns=cols)
xf.loc[:, idx[:,'before','weight']].divide(xf.loc[:, idx[:,'before','height']], level=[0], axis='columns')

Answer 1

您快到了。刚刚在分区中错过了values：

print(xf.loc[:, idx[:,'before','weight']].divide(xf.loc[:, idx[:,'before','height']].values, level=[0], axis='columns'))

结果：

name              mike        matt        dave
period          before      before      before
statistic       weight      weight      weight
2019-12-01  111.111111  111.111111  111.111111
2019-12-02  105.555556  105.555556  105.555556

Answer 2

为了正确对齐，必须具有相同的MultiIndex值，因此您可以在此处使用rename：

print (xf.loc[:, idx[:,'before','weight']].divide(xf.loc[:, idx[:,'before','height']].rename(columns={'height':'weight'})))
name              mike        matt        dave
period          before      before      before
statistic       weight      weight      weight
2019-12-01  111.111111  111.111111  111.111111
2019-12-02  105.555556  105.555556  105.555556