Python 将多个多索引列分开

我有一个数据框，看起来像这样：

我想用

x

列除以

y

列，但现在我得到了以下结果：

完整示例：

import pandas as pd

# create example dataframe
data = {'x': [2, 4, 6], 'y': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
df = pd.concat([df, df*10], axis=1, keys=['apple', 'orange'])

# slice just x and y columns
x = df.loc[:, (slice(None), 'x')]
y = df.loc[:, (slice(None), 'y')]

# divide (this doesn't work)
result = x / y

理想情况下，我希望将结果添加回单独的列：

---

有没有一种优雅的方法可以做到这一点？

如果由

重命名
创建的第二个级别相同，那么您的解决方案也会起作用：

new = (x.rename(columns={'x':'x/y'}) / y.rename(columns={'y':'x/y'}) 
print (new)

  apple orange
    x/y    x/y
0   2.0    2.0
1   2.0    2.0
2   2.0    2.0

或者可以使用-默认情况下已删除所选级别，因此divid工作良好（因为
x
和
y
数据帧
中的相同列），因此有必要通过以下方式创建第二个级别：

然后与和一起使用：

如果由
重命名
创建的第二级相同，则您的解决方案有效：

new = (x.rename(columns={'x':'x/y'}) / y.rename(columns={'y':'x/y'}) 
print (new)

  apple orange
    x/y    x/y
0   2.0    2.0
1   2.0    2.0
2   2.0    2.0

或者可以使用-默认情况下已删除所选级别，因此divid工作良好（因为
x
和
y
数据帧
中的相同列），因此有必要通过以下方式创建第二个级别：

然后与和一起使用：

df.xs
正是我想要的-谢谢
df.xs
正是我想要的-谢谢！
df = pd.concat([df, new], axis=1).sort_index(axis=1).reindex(['x','x/y','y'], axis=1, level=1)
print (df)
  apple         orange         
      x  x/y  y      x  x/y   y
0     2  2.0  1     20  2.0  10
1     4  2.0  2     40  2.0  20
2     6  2.0  3     60  2.0  30