为MultiIndex DataFrame中的切片指定新值

Question

我想从我的DataFrame中的列修改一些值.目前,我通过原始的多索引从select中查看df(并且修改确实发生了变化df).

这是一个例子:

In [1]: arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'qux', 'qux', 'bar']),
                  np.array(['one', 'two', 'one', 'one', 'two', 'one']),
                  np.arange(0, 6, 1)]
In [2]: df = pd.DataFrame(randn(6, 3), index=arrays, columns=['A', 'B', 'C'])

In [3]: df
                  A         B         C
bar one 0 -0.088671  1.902021 -0.540959
    two 1  0.782919 -0.733581 -0.824522
baz one 2 -0.827128 -0.849712  0.072431
qux one 3 -0.328493  1.456945  0.587793
    two 4 -1.466625  0.720638  0.976438
bar one 5 -0.456558  1.163404  0.464295

我尝试将片段修改df为标量值:

In [4]: df.ix['bar', 'two', :]['A']
Out[4]:
1    0.782919
Name: A, dtype: float64

In [5]: df.ix['bar', 'two', :]['A'] = 9999
# df is unchanged

我真的想修改列中的几个值(因为索引返回一个向量,而不是标量值,我认为这会更有意义):

In [6]: df.ix['bar', 'one', :]['A'] = [999, 888]
# again df remains unchanged

我正在使用熊猫0.11.有一种简单的方法可以做到这一点吗？

目前的解决方案是重新创建一个新的df并修改我想要的值.但它并不优雅,在复杂的数据帧上可能非常繁重.在我看来,问题应该来自.ix和.loc不返回视图而是复制.

Answer 1

对帧进行排序,然后使用元组为多索引选择/设置

In [12]: df = pd.DataFrame(randn(6, 3), index=arrays, columns=['A', 'B', 'C'])

In [13]: df
Out[13]: 
                  A         B         C
bar one 0 -0.694240  0.725163  0.131891
    two 1 -0.729186  0.244860  0.530870
baz one 2  0.757816  1.129989  0.893080
qux one 3 -2.275694  0.680023 -1.054816
    two 4  0.291889 -0.409024 -0.307302
bar one 5  1.697974 -1.828872 -1.004187

In [14]: df = df.sortlevel(0)

In [15]: df
Out[15]: 
                  A         B         C
bar one 0 -0.694240  0.725163  0.131891
        5  1.697974 -1.828872 -1.004187
    two 1 -0.729186  0.244860  0.530870
baz one 2  0.757816  1.129989  0.893080
qux one 3 -2.275694  0.680023 -1.054816
    two 4  0.291889 -0.409024 -0.307302

In [16]: df.loc[('bar','two'),'A'] = 9999

In [17]: df
Out[17]: 
                     A         B         C
bar one 0    -0.694240  0.725163  0.131891
        5     1.697974 -1.828872 -1.004187
    two 1  9999.000000  0.244860  0.530870
baz one 2     0.757816  1.129989  0.893080
qux one 3    -2.275694  0.680023 -1.054816
    two 4     0.291889 -0.409024 -0.307302

如果指定完整索引,也可以不进行排序,例如

In [23]: df.loc[('bar','two',1),'A'] = 999

In [24]: df
Out[24]: 
                    A         B         C
bar one 0   -0.113216  0.878715 -0.183941
    two 1  999.000000 -1.405693  0.253388
baz one 2    0.441543  0.470768  1.155103
qux one 3   -0.008763  0.917800 -0.699279
    two 4    0.061586  0.537913  0.380175
bar one 5    0.857231  1.144246 -2.369694

检查排序深度

In [27]: df.index.lexsort_depth
Out[27]: 0

In [28]: df.sortlevel(0).index.lexsort_depth
Out[28]: 3

问题的最后一部分,使用列表进行分配(请注意,您必须具有与要替换的元素数量相同的元素),并且必须对此进行排序以使其工作

In [12]: df.loc[('bar','one'),'A'] = [999,888]

In [13]: df
Out[13]: 
                    A         B         C
bar one 0  999.000000 -0.645641  0.369443
        5  888.000000 -0.990632 -0.577401
    two 1   -1.071410  2.308711  2.018476
baz one 2    1.211887  1.516925  0.064023
qux one 3   -0.862670 -0.770585 -0.843773
    two 4   -0.644855 -1.431962  0.232528