Pandas update values in a multi-index dataframe( pandas 更新多索引数据帧中的值)
                            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
如何编辑多索引数据框的值?如果它是非多索引数据帧,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编程学习网!
				 沃梦达教程
				
			本文标题为:pandas 更新多索引数据帧中的值
				
        
 
            
        
             猜你喜欢
        
	     - 如何防止Groupby超越指数? 2022-09-22
 - H5py:如何在HDF5组和数据集上使用key()循环 2022-09-21
 - 获取多索引中某个级别的最后一个元素 2022-09-22
 - 将文件从Azure文件加载到Azure数据库 2022-09-21
 - 使用带有CROSS_VAL_SCORE的自定义估计器失败 2022-09-21
 - 如何命名HDF5数据集中的列? 2022-09-21
 - 基于多个一级列的子集多索引DataFrame 2022-09-22
 - 如何将属性添加到作为组存储在HDF5文件中的 pa 2022-09-21
 - 为什么切换屏幕在Kivy中不起作用? 2022-09-21
 - 合并具有多个索引和列值的数据帧 2022-09-22
 
