在多索引熊猫数据框中创建多个新列答案

【问题标题】：Creating multiple new columns in a multiindexed pandas dataframe在多索引熊猫数据框中创建多个新列
【发布时间】：2016-02-05 11:15:17
【问题描述】：

当数据框被多索引时，是否可以在 Pandas 中创建多个新列？我想在bar2 超列下添加两个新列one 和two。就这样……

import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo'], 
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]   

index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 6), index=[1, 2, 3], columns=index)

df["bar2", ["one", "two"]] = np.random.randn(3, 2)

我知道我可以使用它们一个一个地创建它们

df["bar2", "one"] = np.random.randn(3,1)
df["bar2", "two"] = np.random.randn(3,1)

有没有更快的方法同时做这两件事？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

In [270]:
df_to_add = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2) , columns=[['bar2' , 'bar2'] , ['one' , 'two']] , index = [1 , 2 , 3])
df_to_add
Out[270]:
           bar2
         one    two
1   0.119730    -0.265579
2   1.777329    -1.178128
3   -2.700409   0.457430

In [271]:    
pd.concat([df , df_to_add] , axis = 1)

【讨论】：

这很复杂，但它确实有效，这正是我所需要的。希望他们在未来让这一切变得更简单。