Панды DataFrames объединяют имена столбцов со значениями столбцов

Question

У меня есть 2 кадра данных

df = pd.DataFrame({'Location': [ 'Hawai', 'Torino', 'Paris'],
                  'Time': [2000, 2001,2002],
                    'Value': [1.2, 2.2,3.4]
                   })
df.set_index(['Location','Time'],inplace=True)


df2 = pd.DataFrame({'Country': [ 'US', 'IT', 'FR'],
                'Unit': [ 'USD', 'EUR', 'EUR'],
                  'Location': [ 'Hawai', 'Torino', 'Paris'],
                  '2000': [666, 888,777],
                    '2002': [44,55,66]
                   })
df2.set_index(['Country','Unit','Location'],inplace=True)  

Он производит это:

               Value
Location Time       
Hawai    2000    1.2
Torino   2001    2.2
Paris    2002    3.4
                       2000  2002
Country Unit Location            
US      USD  Hawai      666    44
IT      EUR  Torino     888    55
FR      EUR  Paris      777    66  

Мне нужно объединить их, например, для каждой страны / подразделения / местоположения, каждый столбец умножается насоответствующее значение из первого кадра данных (с учетом местоположения и времени)
Таким образом, результат должен выглядеть следующим образом:

                       2000  2002
Country Unit Location            
US      USD  Hawai      799.2    149.6
IT      EUR  Torino     1065.6    187
FR      EUR  Paris      932.4    224.4  

Я застрял здесь, спасибо за вашу помощь

Answer 1

Делая с unstack, затем mul

df2.columns=df2.columns.astype(int)
s=df.Value.unstack(fill_value=1)
df2.mul(s)
Out[675]: 
                        2000  2001   2002
Country Unit Location                    
US      USD  Hawai     799.2   NaN   44.0
IT      EUR  Torino    888.0   NaN   55.0
FR      EUR  Paris     777.0   NaN  224.4

Основываясь на комментарии ниже

df2.mul(df.Value.reset_index('Location',drop=True))
Out[683]: 
                         2000  2001   2002
Country Unit Location                     
US      USD  Hawai      799.2   NaN  149.6
IT      EUR  Torino    1065.6   NaN  187.0
FR      EUR  Paris      932.4   NaN  224.4