use*_*991 12 python indexing pandas
我想知道是否有一种等效方法可以使用MultiIndex向Series或DataFrame添加一行,因为只有一个索引,即使用.ix或.loc?
我认为自然的方式会是这样的
row_to_add = pd.MultiIndex.from_tuples()
df.ix[row_to_add] = my_row
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但这引发了一个KeyError.我知道我可以使用.append(),但我觉得使用.ix []或.loc []更加整洁.
这里有一个例子:
>>> df = pd.DataFrame({'Time': [dt.datetime(2013,2,3,9,0,1), dt.datetime(2013,2,3,9,0,1)], 'hsec': [1,25], 'vals': [45,46]})
>>> df
Time hsec vals
0 2013-02-03 09:00:01 1 45
1 2013-02-03 09:00:01 25 46
[2 rows x 3 columns]
>>> df.set_index(['Time','hsec'],inplace=True)
>>> ind = pd.MultiIndex.from_tuples([(dt.datetime(2013,2,3,9,0,2),0)],names=['Time','hsec'])
>>> df.ix[ind] = 5
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#201>", line 1, in <module>
df.ix[ind] = 5
File "C:\Program Files\Python27\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 96, in __setitem__
indexer = self._convert_to_indexer(key, is_setter=True)
File "C:\Program Files\Python27\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 967, in _convert_to_indexer
raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask])
KeyError: "[(Timestamp('2013-02-03 09:00:02', tz=None), 0L)] not in index"
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use*_*991 16
更新因为.ix已弃用:[DataFrame.loc][1]改为使用:
# say you have dataframe x
x
Out[78]:
a b time
indA indB
a i 0.0 NaN 2018-09-12
b j 1.0 2.0 2018-10-12
c k 2.0 3.0 2018-11-12
f NaN NaN NaT
d i 5.0 NaN NaT
x.loc[('a','k'),:] = (3.5,6,pd.NaT)
x
Out[80]:
a b time
indA indB
a i 0.0 NaN 2018-09-12
b j 1.0 2.0 2018-10-12
c k 2.0 3.0 2018-11-12
f NaN NaN NaT
d i 5.0 NaN NaT
a k 3.5 6.0 NaT
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Jef*_*eff 13
您必须指定一个元组才能使多索引工作(并且您必须完全指定所有轴,例如,这:是必要的)
In [26]: df.ix[(dt.datetime(2013,2,3,9,0,2),0),:] = 5
In [27]: df
Out[27]:
vals
Time hsec
2013-02-03 09:00:01 1 45
25 46
2013-02-03 09:00:02 0 5
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更容易重新索引和/或连接/追加新的数据帧.通常设置(使用这种放大),只有在使用少量值进行设置时才有意义.因为这样做时会复制一份.
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