Python 基于其他两列乘以df的2个子集

我有一个df，它有：

df
Out[177]: 
              IV  maturity  strike
date                              
2000-12-29 0.435     0.083   0.600
2000-12-29 0.390     0.083   0.700
2000-12-29 0.331     0.083   0.800
2000-12-29 0.283     0.083   0.900
2000-12-29 0.391     0.250   0.600
2000-12-29 0.349     0.250   0.700
2000-12-29 0.304     0.250   0.800
2000-12-29 0.268     0.250   0.900

我试图创建4个新行，其中到期日=0，IV等于IV的乘积，其中到期日=0.083，IV和到期日=0.25，IV和“罢工”匹配在一起，例如：罢工0.6的IV和罢工0.083的IV是0.435，罢工0.6的IV是0.25，因此罢工0.391*0.435

 Out[177]: 
                  IV  maturity  strike
    date                              
    2000-12-29 0.435     0.083   0.600
    2000-12-29 0.390     0.083   0.700
    2000-12-29 0.331     0.083   0.800
    2000-12-29 0.283     0.083   0.900
    2000-12-29 0.391     0.250   0.600
    2000-12-29 0.349     0.250   0.700
    2000-12-29 0.304     0.250   0.800
    2000-12-29 0.268     0.250   0.900
    2000-12-29 0.170     0.000   0.600
    2000-12-29 0.136     0.000   0.700
    2000-12-29 0.101     0.000   0.800
    2000-12-29 0.758     0.000   0.900

感谢您的帮助！

您可以使用，然后选择多个第一列和第二列以创建新列

0

。最后使用：

df1 = (df.pivot(index='strike', columns='maturity', values='IV'))

df1.loc[:,0] = df1.iloc[:,0] * df1.iloc[:,1]

print (df1.unstack().reset_index(name='IV'))
    maturity  strike        IV
0      0.083     0.6  0.435000
1      0.083     0.7  0.390000
2      0.083     0.8  0.331000
3      0.083     0.9  0.283000
4      0.250     0.6  0.391000
5      0.250     0.7  0.349000
6      0.250     0.8  0.304000
7      0.250     0.9  0.268000
8      0.000     0.6  0.170085
9      0.000     0.7  0.136110
10     0.000     0.8  0.100624
11     0.000     0.9  0.075844