在 pandas 多索引中使用条件函数编辑数据

Question

我对 pandas 还很陌生，我正在努力使用多个条件编辑数据透视表中的值。

我有下面的数据透视表，我正在尝试以成本编辑桌面和移动的数据。这两者是互斥的，所以如果一个帐户对桌面有费用，它会免费获得移动（移动费用应该为零），如果桌面下的费用为 0，那么移动应该是 25。

数据透视表的代码如下所示

cost_merge = pd.pivot_table(cost_merge, values=['Cost'], 
index=['ID', 'First Name', 'Last Name', 'Account Number', 'Creation Date', 'Country/Region'], 
columns=['Service Name'], fill_value=0)

当尝试使用 df.loc 形成条件时，我得到 KeyError

当我运行cost_merge.columns.levels 时，我得到FrozenList([['Cost'], ['1', 'Desktop', 'Mobile', '4', '5']]) 但我无法将它用于我想要的逻辑。

我希望最终结果看起来像这样；

感觉就像我已经浏览了 SO 上的每个 pandas 线程都试图得到答案，所以如果之前有人问过这个问题，我深表歉意。

正如我之前所说，我对 pandas 比较陌生，所以如果某些内容没有以最佳方式形成，请告诉我，以便我修复。

Answer 1

将.loc 与多索引一起使用可能会很棘手，但在这种情况下与for 循环结合使用它仍然可以工作：

for i in cost_merge.index:
    if cost_merge.loc[i, ('Cost', 'Desktop')] == 25:
        cost_merge.loc[i, ('Cost', 'Mobile')] = 0

这将遍历索引并检查桌面成本的值是否等于 25，如果是，则将移动成本设置为 0。