跨多指标的二进制操作广播

Question

任何人都可以解释为什么跨多指数系列的广播不起作用？可能是熊猫中的一个错误（0.12.0）？

x = pd.DataFrame({'year':[1,1,1,1,2,2,2,2],
                  'country':['A','A','B','B','A','A','B','B'],
                  'prod':[1,2,1,2,1,2,1,2],
                  'val':[10,20,15,25,20,30,25,35]})
x = x.set_index(['year','country','prod']).squeeze()

y = pd.DataFrame({'year':[1,1,2,2],'prod':[1,2,1,2],
                  'mul':[10,0.1,20,0.2]})
y = y.set_index(['year','prod']).squeeze()

根据pandas docs对匹配/广播行为的描述，我希望能够将x和y相乘，并在每个y广播country，给予：

>>> x.mul(y, level=['year','prod'])
    year  country  prod
1     A        1       100.0
               2       2.0
      B        1       150.0
               2       2.5
2     A        1       400.0
               2       6.0
      B        1       500.0
               2       7.0

但相反，我得到了：

Exception: Join on level between two MultiIndex objects is ambiguous

（请注意，这是this question主题的变体。）

Answer 1

正如我和@jreback在the issue opened to deal with this中所讨论的，该问题的一个很好的解决方法涉及执行以下操作：

1. 使用unstack
将不匹配的索引级别移动到列
2. 执行乘法/除法
3. 使用stack
返回不匹配的索引级别
4. 确保索引级别与之前的顺序相同。

以下是它的工作原理：

In [112]: x.unstack('country').mul(y, axis=0).stack('country').reorder_levels(x.index.names)
Out[112]: 
year  country  prod
1     A        1       100.0
      B        1       150.0
      A        2         2.0
      B        2         2.5
2     A        1       400.0
      B        1       500.0
      A        2         6.0
      B        2         7.0
dtype: float64

我觉得这很好，应该非常有效率。