在 pandas MultiIndex 系列中设置值

Posted 2023-03-12

【中文标题】在 pandas MultiIndex 系列中设置值

【英文标题】：Setting values in a pandas MultiIndex series

【发布时间】：2018-02-02 07:15:17

【问题描述】：

我正在尝试以多索引值将一个系列设置为另一个系列。如果没有复杂的 hack，我无法在 Pandas 中找到一种方法。

我的原创系列：

one  1    0.522764
     3    0.362663
     7    0.963108
two  2    0.717855
     4    0.004645
     5    0.077471

我要连接的数据，级别为three：

2    0.8
7    0.9
8    0.7

想要的输出：

one    1    0.522764
       3    0.362663
       7    0.963108
two    2    0.717855
       4    0.004645
       5    0.077471
three  2    0.800000
       7    0.900000
       8    0.700000

我无法在 pandas 中找到一种优雅的方式来做到这一点。我所能做的就是以下黑客攻击：

# imports
import numpy as np
import pandas as pd 

# to replicate the Series: 
np.arrays = [['one','one','one','two','two','two'],[1,3,7,2,4,5]]
my_series = pd.Series([np.random.random() for i in range(6)],
               index=pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*np.arrays))))

# the new data I need to add: 
new_data = pd.Series(1: .9, 2: .7, 3: .8)

这是我目前的解决方法：

# rename the index so that I can call it later 
new_data.index.name = 'level_1' 

# turn it into temporary a dataframe so that I can add a new column 
temp = pd.DataFrame(new_data) 

# create a new column with the desired name for first index level 
temp['level_0'] = 'three'   

# reset index, set the new index, turn into Series again
temp = temp.reset_index().set_index(['level_0', 'level_1'])[0]                              

# append it to the larger dataframe 
my_series = my_series.append(temp)                  

这会产生所需的输出。

问题：在 Pandas 中是否有一种简单、优雅的方式来做到这一点？

【问题讨论】：

您的符号有点混乱，因为 df 不是 DataFrame...

相关：***.com/questions/18062135/…?

@C8H10N4O2 抓得好，修好了

我们的回答有帮助吗？

【参考方案1】：

选项 1

pd.concat 是使用keys 参数添加索引或列级别的便捷方式。将此与第二个 pd.concat 结合起来完成工作。

pd.concat([my_series, pd.concat([new_data], keys=['Three'])])

one    1    0.943246
       3    0.412200
       7    0.379641
two    2    0.883960
       4    0.182983
       5    0.773227
Three  1    0.900000
       2    0.700000
       3    0.800000
dtype: float64

---

选项 2 或者我们可以在向index 参数中插入一个附加数组的同时构造一个新系列。再次使用pd.concat 进行组合。 注意我本可以使用pd.MultiIndex.from_arrays，但只需将数组直接传递给index 参数，就可以简化语法。

pd.concat([
    my_series,
    pd.Series(new_data.values, [['Three'] * new_data.size, new_data.index])
])

one    1    0.943246
       3    0.412200
       7    0.379641
two    2    0.883960
       4    0.182983
       5    0.773227
Three  1    0.900000
       2    0.700000
       3    0.800000
dtype: float64

---

选项 3 用多索引重建系列的另一种方法。这个使用pd.MultiIndex.from_product。

pd.concat([
    my_series,
    pd.Series(new_data.values, pd.MultiIndex.from_product([['Three'], new_data.index]))
])

one    1    0.943246
       3    0.412200
       7    0.379641
two    2    0.883960
       4    0.182983
       5    0.773227
Three  1    0.900000
       2    0.700000
       3    0.800000
dtype: float64

【讨论】：

哦！我知道keys 参数是有用的。这很聪明。

我相信我应该会在接下来的 24 小时内拿到我的银色熊猫徽章。感谢所有的支持和很久以前的鼓舞人心的谈话。忘不了。

【参考方案2】：

你可以试试pd.concat:

u = (new_data.to_frame()
             .assign(_='three')
             .set_index(['_', new_data.index])[0])
pd.concat([df, u])

one    1    0.618472
       3    0.026207
       7    0.766849
two    2    0.651633
       4    0.282038
       5    0.160714
three  1    0.900000
       2    0.700000
       3    0.800000
dtype: float64

【讨论】：

@C8H10N4O2 df 具有误导性。

@C8H10N4O2 祝你好运，我自己也在寻找比这更好的解决方案，但似乎找不到。

【参考方案3】：

如果您从 new_data 的等效多索引开始，则可以将 Serieses 直接与 pd.concat 连接，而无需强制转换为 DataFrame 并返回，如下所示：

new_series = pd.Series([0.8,0.9,0.7],
              index=pd.MultiIndex.from_tuples([('three',x) for x in range(1,4)])
            )
pd.concat([my_series,new_series]) #note OP changed name of orig series from df to my_series
#==============================================================================
# one    1    0.236158
#        3    0.699102
#        7    0.421937
# two    2    0.887081
#        4    0.520304
#        5    0.211461
# three  1    0.800000
#        2    0.900000
#        3    0.700000
# dtype: float64
#==============================================================================

type(pd.concat([my_series,new_series])) # pandas.core.series.Series

【讨论】：

看起来不错，虽然也许 OP 想要一些不涉及声明多索引的东西，尽管我不确定这是否可能。