Pandas向多重索引DataFrame/Series中添加行

在本文中，我们将介绍如何向Pandas的多重索引DataFrame/Series中添加行。多重索引是Pandas中非常有用的数据结构之一，可以在一个DataFrame或Series中表示多维数据，例如在每个时间点，每个城市的温度、湿度等数据。在这种情况下，我们通常会使用多重索引。然而，当我们需要添加数据时，Pandas的默认行为是将数据添加到数据结构的末尾，这可能会破坏我们的多重索引结构。为了解决这个问题，我们需要使用一些技巧来添加新的行数据。
阅读更多：Pandas 教程

创建多重索引DataFrame/Series

首先，让我们来创建一个多重索引DataFrame示例：

import pandas as pd
import numpy as np

arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']),
          np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays)
df

这将生成一个两层多重索引的DataFrame：

              0         1         2         3
bar one -0.499326  0.205096  0.662950 -0.215787
    two  0.183288  0.528174  0.654354  0.549254
baz one -0.885230  1.666465  0.077291 -0.702163
    two -1.224524 -0.358651 -0.974834  0.096799
foo one  1.355649  0.761163  0.076161  0.048546
    two  0.342018 -1.243843 -1.425841 -1.316450
qux one -0.252525 -1.746130  0.435304 -1.067151
    two -0.175428 -0.951822  1.268646  0.086954

我们也可以创建一个多重索引Series示例：

s = pd.Series(np.random.randn(8), index=arrays)
s

这将生成一个两层多重索引的Series：

bar  one    0.203671
     two   -2.183288
baz  one    0.129514
     two   -0.573955
foo  one    0.633969
     two    0.202179
qux  one   -0.754157
     two    0.003978
dtype: float64

使用loc向多重索引DataFrame添加行

我们可以使用Pandas的loc方法，来向多重索引DataFrame和Series中添加行数据。loc方法需要指定行的索引，以及需要新增的行数据。下面是向多重索引DataFrame中添加新行的示例：

new_row = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4]], columns=df.columns, index=[('qux', 'two')])

df = pd.concat([df, new_row])

df

这个例子中，我们首先使用pd.DataFrame方法创建一个新的DataFrame，包含要添加的行数据。然后，我们使用pd.concat方法将新的DataFrame与原有的DataFrame连接起来。最后，我们得到了一个新的DataFrame，其中包含了新的行。
我们也可以使用相同的方法向多重索引Series中添加新行：

new_row = pd.Series([5, 6, 7, 8], index=[('qux', 'two')])

s = s.append(new_row)

s

这个例子中，我们首先使用pd.Series方法创建一个新的Series，包含要添加的行数据。然后，我们使用Series.append方法将新的Series与原有的Series连接起来。最后，我们得到了一个新的Series，其中包含了新的行。

使用其他方法向多重索引DataFrame/Series添加行

除了使用loc方法和concat方法，我们还可以使用其他方法向多重索引DataFrame/Series中添加行数据。下面是一些常用的方法：

使用pandas.DataFrame.loc[]方法

df.loc[('qux', 'two')] = [1, 2, 3, 4]

使用pandas.DataFrame.append()方法

new_row = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4]], columns=df.columns, index=[('qux', 'two')])

df = df.append(new_row)

使用pandas.concat()方法

new_row = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4]], columns=df.columns, index=[('qux', 'two')])

df = pd.concat([df, new_row])

使用pandas.DataFrame.set_value()方法

df.set_value(('qux','two'), 0, 1)
df.set_value(('qux','two'), 1, 2)
df.set_value(('qux','two'), 2, 3)
df.set_value(('qux','two'), 3, 4)

使用pandas.DataFrame.iloc[]方法

df.iloc[-1] = [1, 2, 3, 4]

这些方法的细节和使用场景各不相同。在实际使用中，需要根据具体情况灵活选择。

总结

本文介绍了如何向Pandas的多重索引DataFrame/Series中添加行数据。我们首先创建了一个多重索引的数据结构，然后使用多种方法向其中添加了新的行数据。每种方法都有其特点和适用场景，需要根据实际情况选择。在使用过程中，我们需要注意保持多重索引结构的完整性。