带条件的 MultiIndex 数据帧的操作答案

【问题标题】：Operation on MultiIndex Dataframe with condition带条件的 MultiIndex 数据帧的操作
【发布时间】：2021-12-22 20:05:06
【问题描述】：

我在 Python 中有一个 Pandas MultiIndex 数据框，它有两个级别的索引和如下所示的列：

miind = pd.MultiIndex.from_product([['A1','A2'],['B1','B2','B3']])
micol = pd.MultiIndex.from_product([['X1','X2'],['Y1','Y2','Y3']])
df = pd.DataFrame((np.arange(len(miind)*len(micol)) % 5).reshape(len(miind),len(micol)),
    index=miind, columns=micol)
print(df)

      X1       X2      
      Y1 Y2 Y3 Y1 Y2 Y3
A1 B1  0  1  2  3  4  0
   B2  1  2  3  4  0  1
   B3  2  3  4  0  1  2
A2 B1  3  4  0  1  2  3
   B2  4  0  1  2  3  4
   B3  0  1  2  3  4  0

我想，对于每一行，当 Y3 不为 0 时，将 Y1 和 Y2 除以 Y3。我不知道如何将条件 Y3>0 与元素选择结合起来。

最好的方法是什么？ np.where()，一个掩码，还是只是索引？我访问 Y3 如下：

idx = pd.IndexSlice
print(df.loc[idx[:,:],idx[:,'Y3']] > 0)

          X1     X2
          Y3     Y3
A1 B1   True  False
   B2   True   True
   B3   True   True
A2 B1  False   True
   B2   True   True
   B3   True  False

编辑：

这就是我想要的，使用for 循环：

A = ['A1','A2']
B = ['B1','B2','B3']
X = ['X1','X2']
Y = ['Y1','Y2','Y3']
miind = pd.MultiIndex.from_product([A,B])
micol = pd.MultiIndex.from_product([X,Y])
df = pd.DataFrame((np.arange(len(miind)*len(micol)) % 5).reshape(len(miind),len(micol)), 
                  index=miind, columns=micol)
for i, a in enumerate(A):
    df1 =  df.loc[a]
    for j,b in enumerate(B):
        df2 = df1.loc[b]
        for k,x in enumerate(X):
            s1 = df2.loc[x]
            if s1['Y3'] > 0:
                df.loc[idx[a,b],idx[x,'Y1']] /= s1['Y3']
                df.loc[idx[a,b],idx[x,'Y2']] /= s1['Y3']
print(df)

             X1                     X2             
             Y1        Y2 Y3        Y1        Y2 Y3
A1 B1  0.000000  0.500000  2  3.000000  4.000000  0
   B2  0.333333  0.666667  3  4.000000  0.000000  1
   B3  0.500000  0.750000  4  0.000000  0.500000  2
A2 B1  3.000000  4.000000  0  0.333333  0.666667  3
   B2  4.000000  0.000000  1  0.500000  0.750000  4
   B3  0.000000  0.500000  2  3.000000  4.000000  0

但是，这个解决方案并不优雅，可能无法很好地扩展到更大的 DataFrames...

【问题讨论】：

标签： python dataframe multi-index

【解决方案1】：

您可以堆叠和取消堆叠您的数据框：

# stack the dataframe
tmp = df.stack(level=0)

# divide the columns of the stacked dataframe
tmp.loc[tmp['Y3']!= 0, 'Y1'] /= tmp.loc[tmp['Y3']!= 0, 'Y3']
tmp.loc[tmp['Y3']!= 0, 'Y2'] /= tmp.loc[tmp['Y3']!= 0, 'Y3']

# unstack the divided dataframe
tmp = tmp.unstack(level=2)

此时，我们有：

             Y1                  Y2           Y3   
             X1        X2        X1        X2 X1 X2
A1 B1  0.000000  3.000000  0.500000  4.000000  2  0
   B2  0.333333  4.000000  0.666667  0.000000  3  1
   B3  0.500000  0.000000  0.750000  0.500000  4  2
A2 B1  3.000000  0.333333  4.000000  0.666667  0  3
   B2  4.000000  0.500000  0.000000  0.750000  1  4
   B3  0.000000  3.000000  0.500000  4.000000  2  0

还不错，列的级别不是我们想要的。让我们继续……

# reverse the column levels
tmp.columns = pd.MultiIndex.from_tuples((j,i) for i,j in tmp.columns)

# and sort the columns
result = tmp.sort_index(axis=1)

我们现在有如预期的那样：

             X1                     X2             
             Y1        Y2 Y3        Y1        Y2 Y3
A1 B1  0.000000  0.500000  2  3.000000  4.000000  0
   B2  0.333333  0.666667  3  4.000000  0.000000  1
   B3  0.500000  0.750000  4  0.000000  0.500000  2
A2 B1  3.000000  4.000000  0  0.333333  0.666667  3
   B2  4.000000  0.000000  1  0.500000  0.750000  4
   B3  0.000000  0.500000  2  3.000000  4.000000  0

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