pandas np.where 基于多索引级别

Question

我有一个带有 MultiIndex 的数据框。这两个级别是“Nr”和“Price”。是否可以在索引级别 1（“价格”）上使用 np.where 来创建新列（“ZZ”）？

如果级别 1（“价格”）等于“x”，则“ZZ”应通过“第一”列乘以 2 来计算。

import pandas as pd
index = pd.MultiIndex.from_product([['s1', 's2','s3'],['x','y']])
df = pd.DataFrame([1,2,3,4,5,6],index, columns=['first'] )
df.index.names = ['Nr', 'Price']
df

我试过了：

df['ZZ'] = np.where(df['Price']=='x',df['0']*2,np.nan)

我得到：

谢谢！

Answer 1

你应该使用get_level_values

np.where(df.index.get_level_values(1)=='x', df['first']*2, np.nan)
array([ 2., nan,  6., nan, 10., nan])
#df['ZZ'] = np.where(df.index.get_level_values(1)=='x', df['first']*2, np.nan)