熊猫:多指标计算

Question

我有一份数据，就像：

​

​

我想减除如下的值：

​

​

减号

​

​

到目前为止，我尝试过的( dataframe：http://pastebin.com/PydRHxcz)：

index = pd.MultiIndex.from_tuples([key for key in dfdict], names = ['a','b','c','d'])
dfl = pd.DataFrame([dfdict[key] for key in dfdict],index=index)
dfl.columns = ['data']
dfl.sort(inplace=True)
d = dfl.unstack(['a','b'])

我能做到：

d[0:5] - d[0:5]

我得到了所有值的零。

但如果我这么做了

d[0:5] - d[5:]

我为所有的价值观得到了南方人。我有什么办法做这样的手术吗？

编辑：

起作用的是

dfl.unstack(['a','b'])['data'][5:] - dfl.unstack(['a','b'])['data'][0:5].values

但感觉有点笨拙

Answer 1

可以使用loc选择与第一级中的一个标签对应的所有行，如下所示：

In [8]: d.loc[0]
Out[8]:
          data                                                        ...
a         0.17                                       1.00
b          0          5         10         500        0          5
d
0.0  11.098909   9.223784  8.003650  10.014445  13.231898  10.372040
0.3  14.349606  11.420565  9.053073  10.252542  26.342501  25.219403
0.5   1.336937   2.522929  3.875139  11.161803   3.168935   6.287555
0.7   0.379158   1.061104  2.053024  12.358577   0.678352   2.133887
1.0   0.210244   0.631631  1.457333  15.117805   0.292904   1.053916

所以做减法看起来就像：

In [11]: d.loc[0] - d.loc[1000]
Out[11]:
           data                                                         ...
a          0.17                                        1.00
b           0          5          10        500         0          5
d
0.0   -3.870946  -3.239915  -3.504068 -0.722377   -2.335147  -2.460035
0.3  -65.611418 -42.225811 -25.712668 -1.028758  -65.106473 -44.067692
0.5  -84.494748 -55.186368 -34.184425 -1.619957  -89.356417 -69.008567
0.7  -92.681688 -61.636548 -37.386604 -4.227343 -110.501219 -78.925078
1.0 -101.071683 -61.758741 -37.080222 -3.081782 -103.779698 -80.337487