Pandas：如何将数据添加到 MultiIndex 空 DataFrame？答案

【问题标题】：Pandas: how to add data to a MultiIndex empty DataFrame?Pandas：如何将数据添加到 MultiIndex 空 DataFrame？
【发布时间】：2018-10-10 15:48:26
【问题描述】：

我想使用 MultiIndex DataFrame 轻松选择 DataFrame 的各个部分。我创建了一个空的 DataFrame，如下所示：

mi = mindex = {'input':['a','b','c'],'optim':['pareto','alive']}
mi = pd.MultiIndex.from_tuples([(c,k) for c in mi.keys() for k in mi[c]])
mc = pd.MultiIndex(names=['Generation','Individual'],labels=[[],[]],levels=[[],[]])
population = pd.DataFrame(index=mi,columns=mc)

这似乎很好。但是，我不知道如何插入单个数据来开始填充我的 DataFrame。我尝试了以下方法：

population.loc[('optim','pareto'),(0,0)]=True

我试图定义一个新的列双索引 (0,0) 导致 NotImplementedError。我还尝试了 (0,1)，它给出了 ValueError。

我也试过没有列索引：

population.loc[('optim','pareto')]=True

这没有给出错误...但 DataFrame 也没有变化... 有什么帮助吗？提前致谢。

编辑为了澄清我的问题，一旦填充，我的 DataFrame 应该如下所示：

Generation     1               2
Individual     1    2    3     4    5     6
input       a  1    1    2     ...
            b  1    2    2     ...
            c  1    1    2     ...
optim  pareto  True True False ...
        alive  True True False ...

编辑 2 我发现如果我在创建 DataFrame 时定义我的第一列，我正在做的事情是有效的。特别是：

mc = pd.MultiIndex.from_tuples([(0,0)])

我的第一列充满了nan，我可以根据需要添加数据（也适用于新列）：

population.loc[('optim','pareto'),(0,1)]=True

我仍然不知道我的第一个定义有什么问题......

【问题讨论】：

我认为在您的代码的第一块之后不好。 population 返回一个包含 5 个元组索引和 0 个列的 exmpty 数据帧，这可能不是您想要的。发布一个您希望输出的示例，也许我们可以为您提供更好的帮助。
尝试使用string 代替int，所以population.loc[('optim','pareto'),('0','0')]=True
不，对列使用string 没有帮助：它会导致相同的NotImplementedError。

标签： python pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

即使我不知道为什么我的初始定义是错误的，以下内容仍按预期工作：

mi = {'input':['a','b','c'],'optim':['pareto','alive']}
mi = pd.MultiIndex.from_tuples([(c,k) for c in mi.keys() for k in mi[c]])
mc = pd.MultiIndex.from_tuples([(0,0)],names=['Generation','Individual'])
population = pd.DataFrame(index=mi,columns=mc)

看起来解决方案是在创建 DataFrame 时初始化列（这里使用 (0,0) 列）。那么创建的DataFrame是：

Generation      0
Individual      0
input a       NaN
      b       NaN
      c       NaN
optim pareto  NaN
      alive   NaN

然后可以将值添加到当前列或新列/行中。

【讨论】：