Pandas 更新多索引数据框中的值答案

【问题标题】：Pandas update values in a multi-index dataframePandas 更新多索引数据框中的值
【发布时间】：2018-10-04 18:01:22
【问题描述】：

如何编辑多索引数据框的值？如果它是一个非多索引数据框，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框。

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

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

使用tuples 在列中选择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

【讨论】：