pandas 更新多索引数据帧中的值 [英] Pandas update values in a multi-index dataframe
本文介绍了 pandas 更新多索引数据帧中的值的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
df.at[0,'foo'] = 12.3。
此外，这也不起作用：df.loc[0]['foo']['a'] = 12.3。
考虑多索引列数据帧。
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
推荐答案
使用tuple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，请使用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
这篇关于 pandas 更新多索引数据帧中的值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
查看全文
