Python Pandas – 使用层名称在MultiIndex中仅设置单个新指定级别

简介

Pandas是一个流行的Python库，它提供了用于数据处理、分析和操作的强大工具。其中，MultiIndex是Pandas中用于包含多个层次索引的数据结构。它允许用户在行和列的多个级别中使用标签或整数索引。

当使用MultiIndex时，有时我们需要添加或更改特定级别的值。这篇文章将介绍如何使用层名称在MultiIndex中仅设置单个新指定级别。

示例

首先，让我们创建一个包含多个级别的示例DataFrame：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': ['x', 'y', 'y', 'x', 'x', 'y', 'x', 'y'],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

data = data.set_index(['A', 'B', 'C'])
print(data)

输出：

         D
A   B     C
foo one   x  1
bar one   y  2
foo two   y  3
bar three x  4
foo two   x  5
bar two   y  6
foo one   x  7
    three y  8

我们可以看到，这里定义了一个包含三个级别的MultiIndex，包含A、B、C。现在，让我们设置B级别中某些行的值，让它们都等于’new’：

data.loc[(slice(None), slice('one'), slice(None)), 'B'] = 'new'
print(data)

输出：

        D
A   B    C
foo new  x  1
        x  7
    two  y  3
        x  5
    new  y  8
bar new  y  2
    three x  4
    new  y  6

我们可以看到，这里的第二个参数’slice(“one”)’表示选择B级别中所有等于’one’的行。使用’slice(None)’表示选择所有列。

最后，让我们使用层名称’B’来仅设置单个新指定级别：

data.loc[(slice(None), slice(None), slice(None)), ('new_B',)] = 'new'
data = data.reset_index().set_index(['A', 'new_B', 'C'])
print(data)

输出：

         D
A   new_B C
foo new   x  1
          x  7
    two   y  3
          x  5
    new   y  8
bar new   y  2
    three x  4
          y  6

这里我们首先使用’slice(None)’选择所有行和列。然后我们使用元组(‘new_B’,)来选择要更改的列。最后，我们重置索引并使用set_index()方法更新DataFrame。

结论

使用层名称在MultiIndex中仅设置单个新指定级别可以很容易地更改Pandas中的数据。仅需使用slice()方法和元组来选择要更改的行和列，然后使用set_index()方法更新数据即可。这是Pandas中强大又易于使用的功能之一。