Pandas 通过 Tuple 重命名 MultiIndex 的单行

Posted 2023-03-12

【中文标题】Pandas 通过 Tuple 重命名 MultiIndex 的单行

【英文标题】：Pandas Rename a Single Row of MultiIndex by Tuple

【发布时间】：2020-06-12 13:11:36

【问题描述】：

我正在尝试通过它的元组重命名熊猫数据框的单行。

例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data='i1':[0,0,0,0,1,1,1,1],
                       'i2':[0,1,2,3,0,1,2,3],
                       'x':[1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.],
                       'y':[9,10,11,12,13,14,15,16])
df.set_index(['i1','i2'], inplace=True)

创建df：

         x   y
i1 i2         
0  0   1.0   9
   1   2.0  10
   2   3.0  11
   3   4.0  12
1  0   5.0  13
   1   6.0  14
   2   7.0  15
   3   8.0  16

我希望能够使用类似：df.rename(index=(0,1):(0,9),inplace=True) 来获取：

         x   y
i1 i2         
0  0   1.0   9
   9   2.0  10 <-- new key
   2   3.0  11
   3   4.0  12
1  0   5.0  13
   1   6.0  14
   2   7.0  15
   3   8.0  16

该命令执行时不会引发错误，但会返回相同的 df。

这也返回相同的df：df.rename(index=pd.IndexSlice[0,1]:pd.IndexSlice[0,9],inplace=True)

这将接近预期的效果：

df.loc[(0,9),:] = df.loc[(0,1),:]
df.drop(index=(0,1),inplace=True)

但如果行排序很重要，那么将其放入正确的顺序会很痛苦，如果 df 变大，可能会很慢。

我正在使用 Pandas 1.0.1、python 3.7。有什么建议？提前谢谢你。

【参考方案1】：

列表理解和MultiIndex.from_tuples的可能解决方案：

L = [(0,9) if x == (0,1) else x for x in df.index]
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(L, names=df.index.names)
print (df)
         x   y
i1 i2         
0  0   1.0   9
   9   2.0  10
   2   3.0  11
   3   4.0  12
1  0   5.0  13
   1   6.0  14
   2   7.0  15
   3   8.0  16