对唯一顺序索引的多索引熊猫数据框进行切片和赋值答案

【问题标题】：Slicing and assigning values multi-indexed pandas dataframe of unique sequential indices对唯一顺序索引的多索引熊猫数据框进行切片和赋值
【发布时间】：2017-05-10 19:27:15
【问题描述】：

我想选择并更改数据框单元格的值。该数据框使用了 2 个索引：“datetime”和“idx”。两者都包含唯一且连续的标签。 'datetime' 索引具有 datetime 类型的日期时间标签，而 'idx' 具有整数值标签。

import numpy as np
import pandas as pd

dt = pd.date_range("2010-10-01 00:00:00", periods=5, freq='H')
d = {'datetime': dt, 'a': np.arange(len(dt))-1,'b':np.arange(len(dt))+1}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.set_index(keys='datetime',inplace=True,drop=True)
df.sort_index(axis=0,level='datetime',ascending=False,inplace=True)

df.loc[:,'idx'] = np.arange(0, len(df),1)+5
df.set_index('idx',drop=True,inplace=True,append=True)
print(df)

'这是数据框：

                         a  b
datetime            idx      
2010-10-01 04:00:00 5    3  5
2010-10-01 03:00:00 6    2  4
2010-10-01 02:00:00 7    1  3
2010-10-01 01:00:00 8    0  2
2010-10-01 00:00:00 9   -1  1

'假设我想获取 idx=5 的行。我怎么做？我可以用这个：

print(df.iloc[0])

然后我会得到下面的结果：

a    3
b    5
Name: (2010-10-01 04:00:00, 5), dtype: int32

但我想访问并设置该单元格中的值，其中 idx=5，column='a'，通过指定 idx 值和列名 'a'。我该怎么做？

请指教。

【问题讨论】：

如果您的问题得到解决，请考虑接受 MaxU 的回答。它更详细。
好的，我接受了 MaxU 的回答。但是，我认为我会采用您的解决方案，因为我测试它更快（1.28 毫秒对 2.77 毫秒），并且更短，无需将整数转换为字符串，然后与 'idx' 字符串连接以输入到 eval 函数中。 ..另外，因为我将在 for 循环中使用它。
是的。因为 xs 不会遍历整个列来搜索 idx 值。它将计算 5 的哈希值并在 1 go 中获取它。另一个索引，即日期时间索引太长，无法在切片中写入：|
@ConanG，你为什么要在 for 循环中使用它？您确定不能使用矢量化方法吗？
@ConanG 在我的回答下方阅读 piRSquared 的评论。如果idx 不是唯一的，则不能使用set_value。

标签： python pandas slice multi-index setvalue

【解决方案1】：

您可以使用DatFrame.query() 方法查询MultiIndex DF：

In [54]: df
Out[54]:
                         a  b
datetime            idx
2010-10-01 04:00:00 5    3  5
2010-10-01 03:00:00 6    2  4
2010-10-01 02:00:00 7    1  3
2010-10-01 01:00:00 8    0  2
2010-10-01 00:00:00 9   -1  1

In [55]: df.query('idx==5')
Out[55]:
                         a  b
datetime            idx
2010-10-01 04:00:00 5    3  5

In [56]: df.query('idx==5')['a']
Out[56]:
datetime             idx
2010-10-01 04:00:00  5      3
Name: a, dtype: int32

如果您需要设置/更新某些单元格，也可以使用DataFrame.eval() 方法：

In [61]: df.loc[df.eval('idx==5'), 'a'] = 100

In [62]: df
Out[62]:
                           a  b
datetime            idx
2010-10-01 04:00:00 5    100  5
2010-10-01 03:00:00 6      2  4
2010-10-01 02:00:00 7      1  3
2010-10-01 01:00:00 8      0  2
2010-10-01 00:00:00 9     -1  1

解释：

In [59]: df.eval('idx==5')
Out[59]:
datetime             idx
2010-10-01 04:00:00  5       True
2010-10-01 03:00:00  6      False
2010-10-01 02:00:00  7      False
2010-10-01 01:00:00  8      False
2010-10-01 00:00:00  9      False
dtype: bool

In [60]: df.loc[df.eval('idx==5')]
Out[60]:
                         a  b
datetime            idx
2010-10-01 04:00:00 5    3  5

PS 如果您原来的 MultiIndex 没有名称，您可以使用 rename_axis() 方法轻松设置它们：

df.rename_axis(('datetime','idx')).query(...)

替代（稍微贵一点）解决方案 - 使用 sort_index() + pd.IndexSlice[]：

In [106]: df.loc[pd.IndexSlice[:,5], ['a']]
...
skipped
...
KeyError: 'MultiIndex Slicing requires the index to be fully lexsorted tuple len (2), lexsort depth (0)'

所以我们需要先对索引进行排序：

In [107]: df.sort_index().loc[pd.IndexSlice[:,5], ['a']]
Out[107]:
                         a
datetime            idx
2010-10-01 04:00:00 5    3

【讨论】：

他需要在查询后更改a列的值。
@MYGz，谢谢你的提示！我已经扩展了我的答案

【解决方案2】：

另一种方法。

选择值：

df.xs(5, level=-1)

设定值：

df.set_value(df.xs(5, level=-1).index, 'a', 100)

【讨论】：

仅当5 在MultiIndex 中是唯一的时才有效
@piRSquared 嗯。你说的对。在这种情况下，他将不得不使用这两个密钥。在这种情况下，即使 eval 或任何其他方法也不起作用。对吗？
这是set_value 的限制。 set_value 非常快，但仅适用于单个单元格。如果5 不是唯一的，那么df.xs(5, level=-1).index 将不是标量。使用loc 分配没有这个问题，但速度较慢。

【解决方案3】：

如果要在大型数据集中循环使用，我意识到先将数据框的列提取为 pandas Series 类型，然后继续进行选择和分配操作，大约快 20 倍。

或者

如果索引标签碰巧是连续整数，则对 numpy 数组甚至更快（几乎快 10000 倍）。

MYGz 的解决方案很好，但在我的 for 循环用例中，由于这些操作花费了大部分时间，因此速度太慢而无法实现。

【讨论】：