python - Pandas 更新多索引数据框中的值

标签 python pandas dataframe multi-index

如何编辑多索引数据框的值?如果它是一个非多索引数据帧,我知道我可以这样做:df.at[0,'foo'] = 12.3。 此外,这不起作用:df.loc[0]['foo']['a'] = 12.3

考虑一个多索引列数据框。

colnames = [
    ['foo', 'foo', 'foo', 'po', 'po', 'po', 'di', 'di', 'di'],
    ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']
]
df = pd.DataFrame(columns=colnames, index=arange(5))

display(df)
   foo             po             di          
     a    b    c    a    b    c    a    b    c
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

最佳答案

使用 tuple 来选择列中的 MultiIndex:

df.loc[0, ('foo','a')] = 12.3
print (df)
    foo             po             di          
      a    b    c    a    b    c    a    b    c
0  12.3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

如果需要更复杂的更新使用slicers :

idx = pd.IndexSlice
df.loc[0, idx['foo', ['b','c']]] = 12.3
print (df)
   foo               po             di          
     a     b     c    a    b    c    a    b    c
0  NaN  12.3  12.3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

df.loc[0, idx[:, ['b','c']]] = 12.3
print (df)
   foo               po               di            
     a     b     c    a     b     c    a     b     c
0  NaN  12.3  12.3  NaN  12.3  12.3  NaN  12.3  12.3
1  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN
2  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN
3  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN
4  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN

df.loc[:, idx[['po','di'], 'a']] = 12.3
print (df)
   foo              po              di          
     a    b    c     a    b    c     a    b    c
0  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN
4  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN

关于python - Pandas 更新多索引数据框中的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50002289/

相关文章:

python - Pandas 根据某些条件在列中填充 NaN

python - python脚本中的多语言支持

python - Python 2.7.6 中的执行

python - 从 Pandas 的最后日期开始计算每年的最后一个值

python - 子字符串列表与字符串列表的 bool 比较

python - pandas 中字符串到日期时间的转换

python - Python中的Powerset算法: difference between + and append on lists

python - random.choices 中的累积权重

python - 如何在单个 np.where 条件中使用多个值?

python - pandas dataframe groupby 并获得第 n 行