如何替换多索引的某些值？答案

【问题标题】：How to replace certain values of a multiindex?如何替换多索引的某些值？
【发布时间】：2020-09-28 18:37:55
【问题描述】：

我有一个看起来像的数据框 this 带有多索引。现在，如果前一行中的日期是星期六，我想用 4 替换集群列中等于 1 的所有值。

我设法得到了一个布尔数组，它对所有需要更改的值都为真，对所有其他值都为假，如下所示：

a = pd.to_datetime(data_pivot.index.get_level_values(0)).dayofweek==6
b = data_pivot.index.get_level_values(1)==1

np.logical_and(a, b)

但现在我不知道如何相应地更改我的多索引中的所有值。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe indexing replace

【解决方案1】：

这并不容易。一个MultiIndex是由元组组成的，元组是不可变的，而Index本身是不可变的，所以我们需要重新创建整个MultiIndex。

从数组中重新创建整个 MultiIndex，我们在其中使用np.where 修改第二级，以在满足您的条件时将其更改为 4。

样本数据

import pandas as pd
import numpy as np

idx = pd.MultiIndex.from_arrays([pd.date_range('2010-01-01', freq='d', periods=5), 
                                 [2,2,1,1,2]])
df = pd.DataFrame({'data': 1}, index=idx)
#              data
#2010-01-01 2     1
#2010-01-02 2     1
#2010-01-03 1     1
#2010-01-04 1     1
#2010-01-05 2     1

m = ((df.index.get_level_values(0).dayofweek == 6) 
      & (df.index.get_level_values(1) == 1))

df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([df.index.get_level_values(0),
                                      np.where(m, 4, df.index.get_level_values(1))])

print(df)
#              data
#2010-01-01 2     1
#2010-01-02 2     1
#2010-01-03 4     1  <- Index level 1 is changed to 4
#2010-01-04 1     1
#2010-01-05 2     1

【讨论】：