如何更改或访问 pandas MultiIndex 列标题？

Question

我有以下 Pandas DataFrame，但在更新列标题值或轻松访问标题值时遇到问题（例如，在标题的 (lon,lat) 位置绘制时间）。

df = pd.DataFrame(columns = ["id0", "id1", "id2"])
df.loc[2012]= [24, 25, 26]
df.loc[2013]= [28, 28, 29]
df.loc[2014]= [30, 31, 32]

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns, [66,67,68], [110,111,112]],
                                       names=['id','lat','lon'])

然后看起来像这样：

>>> df
id     id0   id1   id2
lat     66    67    68
lon    110   111   112
2012  24.0  25.0  26.0
2013  28.0  28.0  29.0
2014  30.0  31.0  32.0

我希望能够根据(lon,lat) 调整df['id0'] 或plot(df.ix[2014]) 的纬度或经度，但位于(x,y) 位置。

Answer 1

您可以使用df.columns.get_level_values('lat') 来获取索引对象。这将返回索引的副本，因此您无法扩展此方法来修改坐标。

但是，您可以直接访问关卡并使用此解决方法就地修改它们。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns = ["id0", "id1", "id2"])
df.loc[2012]= [24, 25, 26]
df.loc[2013]= [28, 28, 29]
df.loc[2014]= [30, 31, 32]

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns, [66,67,68], [110,111,112]],
                                       names=['id','lat','lon'])

ids = df.columns.get_level_values('id')
id_ = 'id0'
column_position = np.where(ids.values == id_)

new_lat = 90
new_lon = 0

df.columns._levels[1].values[column_position] = new_lat
df.columns._levels[2].values[column_position] = new_lon

Answer 2

您通过元组访问MultiIndex。例如：

df.loc[:, ('id0', 66, 110)]

但是，您可能希望在不指定 id 的情况下通过 lon/lat 访问，或者您可能会有多个 id。在这种情况下，您可以做 2 件事。

首先，使用pd.IndexSlice 允许有用的MultiIndex 切片：

df.loc[:, pd.IndexSlice[:, 66, 110]]

第二：

df.stack(0).loc[:, (66, 110)].dropna().unstack()

这比较麻烦，但可能有用。

最后，你提到的最后一件事。对于具有 lon/lat 的特定行。

df.loc[2014, pd.IndexSlice[:, 66, 110]]