Python 按公共名称划分数据帧行对

我有一个数据框，看起来像：

         1   2
a_value  2   8
a_ref    4   2
b_value  6  10
b_ref    3  15
c_value  7   3

请注意，有些索引是成对的

name\u value

和

name\u ref

，而其他索引则不是

我想找到这些对，在我的新数据框中为每对找到四行：

name\u value

，

name\u ref

，

name\u ref/name\u value

，

name\u value/name\u ref

，所以我的输出数据框如下所示：

                 1       2
a_value        2.0   8.000
a_ref          4.0   2.000
a_value/a_ref  0.5   4.000
a_ref/a_value  2.0   0.250
b_value        6.0  10.000
b_ref          3.0  15.000
b_value/b_ref  2.0   0.666
b_ref/b_value  0.5   1.500

---

目前，我通过迭代索引来查找以

值结尾的索引，然后尝试查找匹配的
ref
，但了解熊猫，似乎应该有一种更简单的方法，也许可以使用groupby。所以有吗？
这可能不是最优雅的解决方案，但它确实有效。首先，让我们查找常用键：

import numpy as np
keys = np.intersect1d(df.index.str.extract("(.+)_value").dropna(),
                      df.index.str.extract("(.+)_ref").dropna())
#array(['a', 'b'], dtype=object)

接下来，选择匹配的参照和值：

refs   = df.loc[keys + "_ref"]
values = df.loc[keys  +"_value"]

制作每个数据帧的副本，并将键作为索引分配给它们：

values1 = values.copy()
values1.index = keys
refs1 = refs.copy()
refs1.index = keys

执行除法并再次更新索引：

ratios = values1 / refs1
ratios.index += "_value" + "/" + ratios.index + "_ref"
ratios1 = refs1 / values1
ratios1.index += "_ref" + "/" + ratios1.index + "_value"

把所有东西放在一起分类：

pd.concat([refs, values, ratios, ratios1]).sort_index()
#                 1          2
#a_ref          4.0   2.000000
#a_ref/a_value  2.0   0.250000
#a_value        2.0   8.000000
#a_value/a_ref  0.5   4.000000
#b_ref          3.0  15.000000
#b_ref/b_value  0.5   1.500000
#b_value        6.0  10.000000
#b_value/b_ref  2.0   0.666667

什么是
name\u value
和
name\u ref
？索引（单词
name
是一个占位符，例如一对是索引为
a\u value
的行和索引为
a\u ref
）的行。不要使用
ix
，因为已弃用。：）看起来不错，谢谢。我将稍等片刻，看看是否有更优雅的解决方案，如果没有，请标记您的解决方案。请注意，
ix
已被弃用，因此最好使用
loc