python - 替换多索引数据框中的特定值

Question

我有一个带有 3 个索引级别和 2 个数字列的多索引数据框。

A   1   2017-04-01  14.0    87.346878
        2017-06-01  4.0     87.347504
    2   2014-08-01  1.0     123.110001
        2015-01-01  4.0     209.612503
B   3   2014-07-01  1.0     68.540001
        2014-12-01  1.0     64.370003
    4   2015-01-01  3.0     75.000000

我想在新的第二级索引开始的任何地方替换第三级索引第一行中的值。
例如:每一行

(A,1,2017-04-01)->0.0   0.0 
(A,2,2014-08-01)->0.0   0.0  
(B,3,2014-07-01)->0.0   0.0  
(B,4,2015-01-01)->0.0   0.0

数据框太大，按数据框做数据框，如 df.xs('A,1')...df.xs(A,2)变得耗时。有什么方法可以让我得到一个掩码并用这些位置的新值替换吗？

Answer 1

使用 DataFrame.reset_index 在 level=2 ，然后使用 DataFrame.groupby 在 level=[0, 1]和聚合 level_2使用 first ，然后使用 pd.MultiIndex.from_arrays 创建一个多级索引，最后使用这个多级索引来改变数据帧中的值:

idx = df.reset_index(level=2).groupby(level=[0, 1])['level_2'].first()
idx = pd.MultiIndex.from_arrays(idx.reset_index().to_numpy().T)
df.loc[idx, :] = 0

结果:

# print(df)
               col1        col2
A 1 2017-04-01  0.0    0.000000
    2017-06-01  4.0   87.347504
  2 2014-08-01  0.0    0.000000
    2015-01-01  4.0  209.612503
B 3 2014-07-01  0.0    0.000000
    2014-12-01  1.0   64.370003
  4 2015-01-01  0.0    0.000000