将 DataFrame 附加到多索引 DataFrame答案

【问题标题】：Append DataFrame to multi-indexed DataFrame将 DataFrame 附加到多索引 DataFrame
【发布时间】：2018-07-15 03:31:09
【问题描述】：

我有一个DataFrame，其中包含三个如下所示的索引：

                                               stat1             stat2
sample                        env  run                                                  
sample1                       0    0          36.214             71
                                   1          31.808             71
                                   2          28.376             71
                                   3          20.585             71
sample2                       0    0           2.059             29
                                   1           2.070             29
                                   2           2.038             29

这表示在不同数据样本上运行的过程。这个过程在不同的环境中运行多次，从而使结果合格。

这听起来很简单，但我在尝试将新环境结果添加为 DataFrame 时遇到了麻烦：

            stat1          stat2
run                                                  
0           0.686             29
1           0.660             29
2           0.663             29

这应该在df.loc[["sample1", 1]] 下编入索引。我试过这个：

df.loc[["sample1", 1]] = result

并使用DataFrame.append。但是第一个只是提出了KeyError，而第二个似乎根本没有修改DataFrame。

我在这里错过了什么？

编辑：补充说，当使用append 像df.loc["sample"].append(result) 时，问题是它弄乱了多索引。转化为单个索引，将之前的多索引合并为一个元组，如(0, 0)或(0, 1)代表环境0、运行1等；并且附加的DataFrame（代表每次运行的范围索引）的索引成为新的不需要的索引。

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas

【解决方案1】：

这里问题的核心是索引的差异。解决此问题的一种方法是更改结果的索引以包含要设置的 0,1 级别，然后使用 concat 附加数据帧。看下面的例子

In [68]: result.index = list(zip(["sample1"]*len(result), [1]*len(result),result
    ...: .index))

In [69]: df = pd.concat([df,result])
         df
Out[69]: 
                  stat1  stat2
sample  env run               
sample1 0   0    36.214     71
            1    31.808     71
            2    28.376     71
            3    20.585     71
sample2 0   0     2.059     29
            1     2.070     29
            2     2.038     29
sample1 1   0     0.686     29
            1     0.660     29
            2     0.663     29

编辑：一旦索引改变，你甚至可以使用追加

In [21]: result.index = list(zip(["sample1"]*len(result), [1]*len(result),result
    ...: .index))

In [22]: df.append(result)
Out[22]: 
                  stat1  stat2
sample  env run               
sample1 0   0    36.214     71
            1    31.808     71
            2    28.376     71
            3    20.585     71
sample2 0   0     2.059     29
            1     2.070     29
            2     2.038     29
sample1 1   0     0.686     29
            1     0.660     29
            2     0.663     29

【讨论】：