Python透视表-将计算列添加到多索引列

对于索引和列，我有以下透视表，这是一个多索引：

Category        HF                      DA      
                tafp    tap     tw      tafp    tap     tafp
ATTR    EL                      
attr1   1.0     10      25      15      100     150     50
attr2   2.0     0       0       0       40      70      30
        3.0     20      50      30      0       0       0
attr3   2.0     0       0       0       0       0       0

这里有一个数据透视表的记录值有点不同，但这并不重要：

{
('HF', 'tafp'): {('attr1', '1.0'): 10, ('attr2', '2.0'): 100, ('attr3','2.0'): 0, ('attr4', '2.0'): 0, ('attr2', '3.0'): 71},
('HF', 'tap'): {('attr1', '1.0'): 30, ('attr2', '2.0'): 350, ('attr3', '2.0'): 0, ('attr4', '2.0'): 0, ('attr2', '3.0'): 1042},
('HF', 'tw'): {('attr1', '1.0'): 20, ('attr2', '2.0'): 250, ('attr3', '2.0'): 0, ('attr4', '2.0'): 0, ('attr2', '3.0'): 971},
('DA', 'tafp'): {('attr1', '1.0'): 0, ('attr2', '2.0'): 435, ('attr3', '2.0'): 0, ('attr4', '2.0'): 0, ('attr2', '3.0'): 0},
('DA', 'tap'): {('attr1', '1.0'): 0, ('attr2', '2.0'): 635, ('attr3', '2.0'): 0, ('attr4', '2.0'): 0, ('attr2', '3.0'): 0},
('DA', 'tw'): {('attr1', '1.0'): 0, ('attr2', '2.0'): 200, ('attr3', '2.0'): 0, ('attr4', '2.0'): 0, ('attr2', '3.0'): 0}
}

最后我想得到的是：

Category        HF                      DA      
                tafp/tap    tw      tafp/tap    tafp
ATTR    EL                      
attr1   1.0     0.67        15      0.67        50
attr2   2.0     0           0       0.57        30
        3.0     0.67        30      0           0
attr3   2.0     0           0       0           0

因此，我希望获得tafp/tap的百分比，并仅保留此计算列，即删除原始列

有人知道我怎样才能做到这一点吗

非常感谢您的帮助：

在某些步骤中

第一个堆栈级别0'DA，HF'让级别1'tafp'，'tap'作为列，以便于处理

df=df.stack(level=0)
"""
              tafp   tap   tw
attr1 1.0 DA     0     0    0
          HF    10    30   20
attr2 2.0 DA   435   635  200
          HF   100   350  250
      3.0 DA     0     0    0
          HF    71  1042  971
attr3 2.0 DA     0     0    0
          HF     0     0    0
attr4 2.0 DA     0     0    0
          HF     0     0    0
"""

然后操作：

valid=df.tap>0
df.tafp[valid] /= df.tap[valid]

最后，重新格式化：

df=df.drop('tap',axis=1).unstack()
df.reorder_levels([1,0],axis=1).sort_index(axis=1)

用于：

---

非常感谢你！工作起来很有魅力。你能澄清一下stack和unstack中“level”参数的用法吗？我确实理解它的意思，但例如，为什么在取消堆叠时使用level=2？因为'HF'，'DA'现在是rows index的第三个index 2列，但它是默认值，所以我将其删除。

"""
                 DA             HF     
               tafp   tw      tafp   tw
attr1 1.0  0.000000    0  0.333333   20
attr2 2.0  0.685039  200  0.285714  250
      3.0  0.000000    0  0.068138  971
attr3 2.0  0.000000    0  0.000000    0
attr4 2.0  0.000000    0  0.000000    0
"""