用系列修改多索引切片

Question

我有一个问题，我在一天中的大部分时间里都在试图解决这个问题，但到目前为止都是徒劳的。

我想：

1. 从多（列）索引中获取系列
2. 使用数学运算符或 .apply() 函数对其进行修改
3. 将其返回到数据框。

我可以执行 1 和 2，但由于某种原因，我无法将其正确返回到数据框。我也很乐意从该系列中构建一个新的数据框。至此，我愿意做很多事情来解决它。

示例数据如下所示：

	Foo								Bar								Baz
	day				night				day				night				day				night
	a	a	b	b	a	a	b	b	a	a	b	b	a	a	b	b	a	a	b	b	a	a	b	b
	12	5	33	50	12	5	33	50	12	5	33	50	12	5	33	50	12	5	33	50	12	5	33	50
id
1	0	2	1	0	12	0	18	0	9	0	3	0	2	0	0	0	0	15	0	0	3	0	0	0
2	1	4	0	0	0	0	0	0	0	2	7	0	0	2	0	11	1	19	0	0	0	6	1	0
3	0	0	0	3	20	1	0	14	0	3	2	0	3	0	0	0	1	0	0	16	0	1	6	0
4	0	3	2	0	0	10	0	0	0	2	0	12	0	0	20	4	5	0	0	0	1	0	0	0
5	16	0	0	0	7	2	0	0	0	0	0	0	18	1	0	0	0	0	5	0	5	13	0	0
6	0	0	10	6	1	0	9	13	0	3	8	0	4	8	0	0	11	14	0	0	21	0	0	0
7	7	0	0	0	0	19	0	0	1	17	0	0	0	0	22	0	2	0	0	0	0	2	0	17

我可以通过以下方式获取数据：

in:
df.loc[2].loc['Foo','day']
out:
a  12    1
   5     4
b  33    0
   50    0

现在我想做一些类似的事情：

df.loc[2].loc['Foo','day'] == df.loc[2].loc['Foo','day'] * (60*24)

并使用新数据更新数据框。就是后面做迭代编辑。但由于某种原因，我的数据框没有任何改变。我尝试过以我能想到的所有不同方式对其进行切片和更新。

我在这里尝试了 jezrael 对 jaydeepsb 的回答中的代码：Pandas update values in a multi-index dataframe 这让我很难用一个值更新一个切片，但到目前为止，用一个系列更新一个切片让我望而却步。

如果有人可以帮助我，我非常感谢你。也因为没有让我沮丧地将我的电脑扔出窗外：D

Answer 1

(1) 找到您的数据框的子集，(2) 应用您的操作并 (3) 更新您的数据框：

idx = pd.IndexSlice  # for multi-index slicing

df.update(df.loc[[2], idx["Foo", "day", :, :]] * (60*24))