填充多索引 groupby pandas答案

【问题标题】：fill multi index groupby pandas填充多索引 groupby pandas
【发布时间】：2018-04-17 12:39:33
【问题描述】：

好的，所以我有这个庞大的数据集数百万行，我在使用 loc == 和 isin 过滤数据时遇到了麻烦，我怀疑它的大小，所以我有一个想法，我想我会做一个多索引 pivot_table然后过滤较小的数据透视表。但很明显，当我进行旋转时，我会得到这样的结果：

    foo 2011 354
        2013 659
        2014 655
    bar 2012 645
        2013 665

我可以过滤这个，除非我在 foo 和 bar 下有空格？如果这些是 nans，我可以填充 nans，但这些是空格，我确定我以前见过这个，但我不记得该怎么做，如何填充 foo 和 bar 下的空格？将其制成完整的数据框后，我可以对其进行过滤吗？

编辑我不确定为什么我的原始代码不会运行，看起来很简单？

    df2 = df1.loc[Mort_Data['COD_type'].isin(['T','U','V','W','Y','X'])]

【问题讨论】：

你试过df.loc['foo']或df.loc[('foo',2011)]
我认为只是没有显示，一切正常。
抱歉，您的意思是在我透视数据之前还是之后？我在旋转数据之前尝试了 df.loc[df['Year'].isin(['2014'])] 但它无法运行我认为数据太大

【解决方案1】：

foo 下的所有空格实际上都是 foo 和 bar 相同。它只是多索引时易于可视化的功能。如果你使用 reset_index() 如果我怀疑是真的，你会看到它们。

至于你的其他问题。数百万行并不是那么大，但是如果您真的因为数据的大小而遇到问题，那么您可以分批进行。有很多选择。

【讨论】：