我正在尝试以多索引值将一个系列设置为另一个系列。如果没有复杂的技巧,我找不到在 Pandas 中做到这一点的方法。
我的原创系列:
one 1 0.522764
3 0.362663
7 0.963108
two 2 0.717855
4 0.004645
5 0.077471
我要连接的数据,在级别三
:
2 0.8
7 0.9
8 0.7
期望的输出:
one 1 0.522764
3 0.362663
7 0.963108
two 2 0.717855
4 0.004645
5 0.077471
three 2 0.800000
7 0.900000
8 0.700000
我想不出一种优雅的方式在 Pandas 中做到这一点。我所能做的就是以下技巧:
# imports
import numpy as np
import pandas as pd
# to replicate the Series:
np.arrays = [['one','one','one','two','two','two'],[1,3,7,2,4,5]]
my_series = pd.Series([np.random.random() for i in range(6)],
index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*np.arrays))))
# the new data I need to add:
new_data = pd.Series({1: .9, 2: .7, 3: .8})
这是我目前解决它的方法:
# rename the index so that I can call it later
new_data.index.name = 'level_1'
# turn it into temporary a dataframe so that I can add a new column
temp = pd.DataFrame(new_data)
# create a new column with the desired name for first index level
temp['level_0'] = 'three'
# reset index, set the new index, turn into Series again
temp = temp.reset_index().set_index(['level_0', 'level_1'])[0]
# append it to the larger dataframe
my_series = my_series.append(temp)
这会产生所需的输出。
问题:在 Pandas 中是否有一种简单、优雅的方法来做到这一点?
最佳答案
选项 1
pd.concat
是一种通过使用 keys
参数在索引或列级别前添加的简便方法。将其与第二个 pd.concat
结合以完成工作。
pd.concat([my_series, pd.concat([new_data], keys=['Three'])])
one 1 0.943246
3 0.412200
7 0.379641
two 2 0.883960
4 0.182983
5 0.773227
Three 1 0.900000
2 0.700000
3 0.800000
dtype: float64
选项 2
或者我们可以构造一个新系列,同时将一个额外的数组插入到 index
参数中。再次使用 pd.concat
进行合并。 注意 我本可以使用pd.MultiIndex.from_arrays
,但通过将数组直接传递给index
参数来简化语法。
pd.concat([
my_series,
pd.Series(new_data.values, [['Three'] * new_data.size, new_data.index])
])
one 1 0.943246
3 0.412200
7 0.379641
two 2 0.883960
4 0.182983
5 0.773227
Three 1 0.900000
2 0.700000
3 0.800000
dtype: float64
选项 3
另一种使用多索引重建序列的方法。这个使用 pd.MultiIndex.from_product
。
pd.concat([
my_series,
pd.Series(new_data.values, pd.MultiIndex.from_product([['Three'], new_data.index]))
])
one 1 0.943246
3 0.412200
7 0.379641
two 2 0.883960
4 0.182983
5 0.773227
Three 1 0.900000
2 0.700000
3 0.800000
dtype: float64
关于python - 在 pandas MultiIndex 系列中设置值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45861041/