使用 loc 将一个系列及其索引分配给一个 multiIndex 数据框答案

【问题标题】：Assign a Series with its index to a multiIndex dataframe with loc使用 loc 将一个系列及其索引分配给一个 multiIndex 数据框
【发布时间】：2022-11-13 04:32:03
【问题描述】：

使用索引级别为 2 的数据框，要么是空的，要么是填充了一些东西：

import pandas as pd
midx = pd.MultiIndex(levels=[[],[]],
                     codes=[[],[]],
                     names=[u'var_name', u'modalities']
                    )
df = pd.DataFrame(index=midx)

df.loc[("foo","bar"),"A"]  = 3
df

### Returns
                       A
var_name modalities     
foo      bar         3.0

我想分配一个系列的值：

s = pd.Series([1,2,3], index=["a","b","c"])

这样的结果是：

                       A
var_name modalities     
foo      bar         3.0
baz      a           1.0
         b           2.0
         c           3.O

我怎么能用loc 或其他解决方案得到它？

df.loc[("baz", s.index), "A"] = s 不起作用。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

我没有找到loc 的方法。我目前的解决方案是使用concat 方法，这对我来说感觉有点不自然（第一个有解决方案的答案会打勾）。

用 concat 解决

import pandas as pd
midx = pd.MultiIndex(levels=[[],[]],
                     codes=[[],[]],
                     names=[u'var_name', u'modalities']
                    )
df = pd.DataFrame(index=midx)
df.loc[("foo","bar"),"A"]  = 3

s = pd.Series([1,2,3], index=["a","b","c"], name="A")
s_midx =pd.concat([s], keys=["baz"])
df_s_midx=pd.DataFrame(s_midx) # Is there a way to avoid this?
pd.concat([df, df_s_midx])

可能有一种方法可以避免将系列s_midx 转换为数据框，但我没有找到！

【讨论】：