设置使用 MultiIndex 索引的 pandas 子数据帧答案

【问题标题】：Setting a pandas sub dataframe indexed with a MultiIndex设置使用 MultiIndex 索引的 pandas 子数据帧
【发布时间】：2016-06-03 20:48:29
【问题描述】：

我有一个带有 Multi 的 pandas.DataFrame，例如：

In [298]: pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_tuples([['a', 1], ['a', 2], ['b', 1], ['b', 3]]), data={'x': 1})
Out[298]: 
     x
a 1  1
  2  1
b 1  1
  3  1

当我想重新分配一个子数据帧时，即 (df.loc['a'])，我得到一个奇怪的输出：

In [300]: df.loc['a'] = df.loc['a']

In [301]: df
Out[301]: 
      x
a 1 NaN
  2 NaN
b 1   1
  3   1

这个例子很简单，我显然打算让重新分配更复杂。

正常吗？如何重新分配使用 MultiIndex 索引的子数据帧？

【问题讨论】：

你可以这样做：df.loc[df.index.get_level_values(0) == 'a'] = df

标签： python pandas multi-index

【解决方案1】：

你可以使用[[..]]（更新DataFrame而不是Series）：

In [11]: df
Out[11]:
     x
a 1  1
  2  1
b 1  1
  3  1

In [12]: df2 = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_tuples([['a', 1], ['a', 2], ['b', 1], ['b', 3]]), data={'x': 2})

In [13]: df.loc[["a"]] = df2.loc[["a"]]

In [14]: df
Out[14]:
     x
a 1  2
  2  2
b 1  1
  3  1

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用pd.IndexSlice 表示pd.MultiIndex 的切片

df.loc[pd.IndexSlice['a', :], :] = 2
print df

a 1  2
  2  2
b 1  1
  3  1

其他例子

df = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_tuples([['a', 1], ['a', 2], ['b', 1], ['b', 3]]), data={'x': 1})

df.loc[pd.IndexSlice[:, 1], :] = 9

print df

     x
a 1  9
  2  1
b 1  9
  3  1

或者

df = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_tuples([['a', 1], ['a', 2], ['b', 1], ['b', 3]]), data={'x': 1})

df.loc[pd.IndexSlice['b', 3], :] = 31415

print df

         x
a 1      1
  2      1
b 1      1
  3  31415

【讨论】：