来自另一个数据框的熊猫多索引分配

Question

我想了解pandasMultiIndexDataFrames 以及如何为它们分配数据。具体来说，我有兴趣分配与另一个较小数据框匹配的整个块。

ix = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['a', 'b', 'c', 'd']])
df = pd.DataFrame(index=ix, columns=['1st', '2nd', '3rd'], dtype=np.float64)
df_ = pd.DataFrame(index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['1st', '2nd', '3rd'], data=np.random.rand(4, 3))
df_

    1st     2nd     3rd
a   0.730251    0.468134    0.876926
b   0.104990    0.082461    0.129083
c   0.993608    0.117799    0.341811
d   0.784950    0.840145    0.016777

df 是一样的，只是所有的值都是NaN 并且有两个块A 和B。现在，如果我想将值从 df_ 分配到 df 我想我可以做类似的事情

df.loc['A',:] = df_                # Runs, does not work
df.loc[('A','a'):('A','d')] = df_  # AssertionError (??) 'Start slice bound is non-scalar'
df.loc[('A','a'):('A','d')]        # No AssertionError (??)

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx['A', :]] = df_          # Runs, does not work

这些都不起作用，它们将df 中的所有值保留为NaN，尽管df.loc[idx['A', :]] 为我提供了与子帧（df_）完全匹配的数据帧切片。那么这是在视图上设置值的情况吗？在df_ 中显式迭代索引工作

# this is fine
for v in df_.index:
    df.loc[idx['A', v]] = df_.loc[v]

# this is also fine
for v in df_.index:
    df.loc['A', v] = df_.loc[v]

甚至可以像这样分配整个块（有点像NumPy）？如果没有，那很好，我只是想了解系统是如何工作的。

有一个关于索引切片器的相关问题，但它是关于将单个值分配给DataFrame 的屏蔽部分，而不是关于分配块。 Pandas : Proper way to set values based on condition for subset of multiindex dataframe

Answer 1

我不久前做了8480，这使得带有列的子框架分配工作。因此，您可以执行以下操作作为解决方法：

>>> rf
     1st    2nd    3rd
a  0.730  0.468  0.877
b  0.105  0.082  0.129
c  0.994  0.118  0.342
d  0.785  0.840  0.017
>>> df.T['A'] = rf.T  # take transpose of both sides
>>> df
       1st    2nd    3rd
A a  0.730  0.468  0.877
  b  0.105  0.082  0.129
  c  0.994  0.118  0.342
  d  0.785  0.840  0.017
B a    NaN    NaN    NaN
  b    NaN    NaN    NaN
  c    NaN    NaN    NaN
  d    NaN    NaN    NaN

也就是说，您可能希望将此作为错误发布在 github 上。

编辑：似乎在最后添加一个虚拟切片也可以：

>>> df.loc['A'][:] = rf
>>> df
       1st    2nd    3rd
A a  0.730  0.468  0.877
  b  0.105  0.082  0.129
  c  0.994  0.118  0.342
  d  0.785  0.840  0.017
B a    NaN    NaN    NaN
  b    NaN    NaN    NaN
  c    NaN    NaN    NaN
  d    NaN    NaN    NaN

Answer 2

当你使用时

df.loc['A', :] = df_

Pandas 尝试将 df_ 的索引与子 DataFrame 的索引对齐 df。但是，在执行对齐的point in the code， sub-DataFrame 有一个 MultiIndex，而不是您看到的单个索引作为结果 df.loc['A', :].

所以对齐失败是因为 df_ 有一个索引，而不是 MultiIndex 是需要的。要查看df_ 的索引确实是问题所在，请注意

ix_ = pd.MultiIndex.from_product([['A'], ['a', 'b', 'c', 'd']])
df_.index = ix_
df.loc['A', :] = df_
print(df)

成功，产生类似的东西

A a  0.229970  0.730824  0.784356
  b  0.584390  0.628337  0.318222
  c  0.257192  0.624273  0.221279
  d  0.787023  0.056342  0.240735
B a       NaN       NaN       NaN
  b       NaN       NaN       NaN
  c       NaN       NaN       NaN
  d       NaN       NaN       NaN

当然，您可能不希望每次都创建一个新的 MultiIndex 你想分配一个值块的时间。所以相反，要解决这个问题 对齐问题，可以使用 NumPy 数组作为赋值：

df.loc['A', :] = df_.values

由于df_.values 是一个 NumPy 数组并且数组没有索引，no alignment is performed 并且分配产生与上述相同的结果。当您不想对齐索引时使用 NumPy 数组的这个技巧 在使用 Pandas 时适用于许多情况。

另请注意，NumPy-array 分配也可以帮助您执行更复杂的分配，例如不连续的行：

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:,('a','b')], :] = df_.values

产量

In [85]: df
Out[85]: 
          1st       2nd       3rd
A a  0.229970  0.730824  0.784356
  b  0.584390  0.628337  0.318222
  c       NaN       NaN       NaN
  d       NaN       NaN       NaN
B a  0.257192  0.624273  0.221279
  b  0.787023  0.056342  0.240735
  c       NaN       NaN       NaN
  d       NaN       NaN       NaN

例如。