Pandas更新多索引数据帧中的值

Question

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

Answer 1

在列中tuple选择使用s 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切片器:

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