Pandas MultiIndex赋值

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中使用MultiIndex来从另一个数据框中进行赋值操作。MultiIndex允许我们在多个级别的索引下进行操作，这为数据分析带来了更高效和更方便的分析方式。
阅读更多：Pandas 教程

创建 MultiIndex数据框

在开始讨论赋值之前，我们需要了解如何创建一个多重索引数据框。我们可以使用Pandas的MultiIndex方法来创建数据框的层次结构索引。以下是一个创建一个多重索引数据框的示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([('X', 'a'), ('X', 'b'), ('Y', 'c'), ('Y', 'd')], names=['first', 'second'])

print(df)

输出的结果如下：

              A  B   C
first second         
X     a       1  5   9
      b       2  6  10
Y     c       3  7  11
      d       4  8  12

如上所示，我们使用MultiIndex.from_tuples方法创建了一个具有两个级别的索引。在这个示例中，我们有两个级别的索引，第一个级别为”first”，第二个级别为”second”。现在我们已经了解了创建多重索引数据框的方案，现在让我们开始学习如何使用另一个数据框进行赋值操作。

MultiIndex赋值

pandas为MultiIndex提供 .loc 函数用于具有多维索引的数据框的基于标签的索引。我们可以使用 .loc 函数将另一个数据框中的数据赋值到 MultiIndex 数据框中，并仅选择所需的索引。以下是通过另一个数据框将值分配给MultiIndex数据框的示例：

import pandas as pd

data1 = {'A': [1, 2, 3, 4],
         'B': [5, 6, 7, 8],
         'C': [9, 10, 11, 12]}

data2 = {'A': [13, 14],
         'B': [15, 16],
         'C': [17, 18]}

df1 = pd.DataFrame(data1)
df1.index = pd.MultiIndex.from_tuples([('X', 'a'), ('X', 'b'), ('Y', 'c'), ('Y', 'd')], names=['first', 'second'])

df2 = pd.DataFrame(data2)
df2.index = pd.MultiIndex.from_tuples([('X', 'a'), ('X', 'b')], names=['first', 'second'])

print("Before Assignment: \n")
print(df1)

df1.loc[(df2.index.get_level_values('first'), df2.index.get_level_values('second')), ['A', 'B']] = df2[['A', 'B']]

print("After Assignment: \n")
print(df1)

运行结果如下：

Before Assignment:

               A  B   C
first second         
X     a       1  5   9
      b       2  6  10
Y     c       3  7  11
      d       4  8  12

After Assignment:

               A   B   C
first second          
X     a       13  15   9
      b       14  16  10
Y     c        3   7  11
      d        4   8  12

在此示例中，我们创建了两个数据框df1和df2。 df1具有MultiIndex索引，而 df2具有标准索引。我们使用 .loc 函数并传递一个元组来分配 df2 中的值到 df1 中具有相同索引的行，这里我们选择了索引为”X”，”a”和”X”，”b”的行，并将 “df2” 的 “A”和”B”列的值赋给这些行。可以看到，赋值成功，”df1″被更新为新的值。