Python 带多索引的熊猫分割（.div）

我有类似的东西

df = pd.DataFrame(np.random.randint(2, 10, size = (5, 2)))
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'A'), (2, 'A'), (4, 'B'), 
           (5, 'B'), (8, 'B')])
df.index.names = ['foo', 'bar']
df.columns = ['count1', 'count2']
df

其中：

       count1 count2
foo bar     
1   A    6     7
2   A    2     9
4   B    6     7
5   B    4     6
8   B    5     6

     0
foo 
1    2
2    1
4    1
5    1
8    10

我也有一个总数列表-从其他地方获得-通过相同的“foo”索引：

totals = pd.DataFrame([2., 1., 1., 1., 10.])
totals.index = [1, 2, 4, 5, 8]
totals.index.names = ['foo']
totals

其中：

       count1 count2
foo bar     
1   A    6     7
2   A    2     9
4   B    6     7
5   B    4     6
8   B    5     6

     0
foo 
1    2
2    1
4    1
5    1
8    10

如何将df的所有列（count1和count2）除以总数中的foo数？（因此，我需要通过“foo”编号进行匹配）

我检查了一下，看起来它应该能起作用，但我想不出来

我试过了

df.div(totals, axis = 0)

并更改div中的level选项，但没有成功

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一如既往，非常感谢您抽出时间使用

总计[0]

中的

值
列表工作：

df.div(totals[0].values, axis=0)

但它并没有将
总计中的索引考虑在内。不知道为什么这不起作用：

df.div(totals[0], level=0, axis=0)

尝试：

此外：

不幸的是，我没有时间详细回答。下面的链接对您有帮助吗？这是一个副本：嗨，我检查了这些答案，并尝试使用选项level=0或level='foo'，但它不起作用。下面罗曼·佩卡尔的回答是有效的，但我不明白为什么。谢谢，这肯定有效！我很想知道为什么其他选项不起作用，尽管
totals[0]
去掉了一个现有的级别，所以说
level=0
会使它在特定级别上广播；仅使用
总计
不起作用的原因是它具有所有级别。添加
值
使我的
.div（）
情况有所不同。谢谢多级索引划分。