通过使用元组索引的 loc 选择分配来填充空数据帧答案

【问题标题】：Filling an empty dataframe by assignment via loc selection with tuple indices通过使用元组索引的 loc 选择分配来填充空数据帧
【发布时间】：2018-05-10 16:36:17
【问题描述】：

为什么会这样？

a=pd.DataFrame()
a.loc[1,2]=0

>
     2
1  0.0

而且，这不起作用？

a=pd.DataFrame()
a.loc[(1,2),2]=0
>
KeyError: '[1 2] not in index'

后者是我想做的。我将通过使用元组指定索引的 loc 选择从没有值、0 行、0 列的数据帧中填充值。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe assign

【解决方案1】：

如果您的数据框已经具有多索引，则使用元组作为索引将起作用：

import pandas as pd

# Define multi-index
index = pd.MultiIndex.from_product([[],[]], names=['first', 'second'])
# or
# index = pd.MultiIndex.from_tuples([], names=['first', 'second']) 

a = pd.DataFrame(index=index)
a.loc[(1,2), 2]=0

#                 2
# first second     
# 1.0   2.0     0.0

【讨论】：

这不是一个很好的例子，因为数据框一开始并不是完全空的......更好的比较将使用空的 MultiIndex。
是的，我想要一个空的多索引。但是 pd.MultiIndex.from_tuples([], names=['first', 'second']) 给了我 TypeError: Cannot infer the number of levels from empty list。
@ConanG 它对我有用（在 Pandas 0.20.3 中）。你有其他版本的 Pandas 吗？
pd.MultiIndex.from_product([[],[]], names=['first', 'second']) 工作
我的版本是'0.19.2'。但我将无法更新它。

【解决方案2】：

我喜欢Julien's Answer，因为它不像魔法。所有这些都是为了设置一个 2 级多索引。

`set_index` 带有空数组

i = np.array([])
a = pd.DataFrame().set_index([i, i])
a.loc[(1, 2), 2] = 0

a

           2
1.0 2.0  0.0

稍微简洁一点

a = pd.DataFrame().set_index([np.array([])] * 2)
a.loc[(1, 2), 2] = 0

`pd.concat`

a = pd.concat([pd.DataFrame()] * 2, keys=[1, 2])
a.loc[(1, 2), 2] = 0

a

       2
1 2  0.0

【讨论】：

set_index 带有空数组

pd.concat

`set_index` 带有空数组

`pd.concat`