pandas:階層型インデックスのあるデータフレームの計算

Question

環境：Python3.6 win10

初学者です。階層型インデックスのあるデータフレームと、もう1つのデータフレームの２つを用いて計算したいと考えています。
具体的には、

data1(階層インデックスあり)

id1	id2	value1	value2	value3	value4
A	a	1	5	3	40
A	b	5	2	12	4
B	a	6	21	3	4
B	b	1	2	0	14
B	c	7	12	3	4
C	a	1	22	7	43
C	b	8	2	3	89
D	a	2	2	5	4
...
Z	a	2	3	4	5
Z	b	9	8	7	6

data2(data1と共通のid1のみ存在)

id1	value1	value2	value3	value4
A	2	53	4	42
B	36	2	33	14
C	12	2	37	3
D	2	61	5	8
…
Z	0	1	1	3

があったときに,「data1の値からdata２の値を引く。ただし計算は、id１に紐づけて行う(id2の数に関わらず、id１が同じ行は同じものとみなす)」という作業をしたいと考えております。
以下のような計算結果が欲しいです。

data3

id1	id2	value1	value2	value3	value4
A	a	1-2	5-53	3-4	40-42
A	b	5-2	2-53	12-4	4-42
B	a	6-36	21-2	3-33	4-14
B	b	1-36	2-2	0-33	14-14
B	c	7-36	12-2	3-33	4-14
C	a	1-12	22-2	7-37	43-3
C	b	8-12	2-2	3-37	89-3
D	a	2-2	2-61	5-5	4-8
...
Z	a	2-0	3-1	4-1	5-3
Z	b	9-0	8-1	7-1	6-3

付帯情報
0. data1とdata2のカラムの数(valueの数)は共通です。

1. data1:id1(A,B,C…)あたりのid2の数は一定ではありません。また実際には、id1はアルファベットで表現できないほど沢山あります。
2. data2:id1の数はdata1と共通です。

data2.sub(data1)

といった方法を使うのかとも考えたのですが、いまいちよくわからない状況です。pandasかNumpyであればどのような方法でも構いません。よろしくお願いいたします。

Answer 1

とりあえず２通り書いてみました。

もう少しスマートな方法があるかもしれませんが・・。

下記のようなデータにおいて

import pandas as pd
idx = pd.MultiIndex.from_arrays([['A','A','B','B','B','C','C','D'],
                                 ['a','b','a','b','c','a','b','a']])
df1 = pd.DataFrame([[1,5,3,40],
                    [5,2,12,4],
                    [6,21,3,4],
                    [1,2,0,14],
                    [7,12,3,4],
                    [1,22,7,43],
                    [8,2,3,89],
                    [2,2,5,4]], 
                   index=idx,
                   columns=['value1','value2','value3','value4'])

df2 = pd.DataFrame([[2,53,4,42],
                    [36,2,33,14],
                    [12,2,37,3],
                    [2,61,5,8]],
                   index=['A','B','C','D'],
                   columns=['value1','value2','value3','value4'])

(1) ループを使う

for idx, row in df1.iterrows():
    df1.loc[idx] = row.sub(df2.loc[idx[0]])
print(df1)

(2) Apply()を使う

df1 = df1.apply(lambda d:d.sub(df2.loc[d.name[0]]), axis=1)
print(df1)

Comments

[ak_miyamoto]

うまくいきました！ありがとうございます。また、クリップして下さった方もありがとうございました。