[英]Setting values in a pandas MultiIndex series
我试图以多指数值将一系列设置为另一个系列。 没有复杂的黑客,我找不到在熊猫中做到这一点的方法。
我原来的系列:
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,在three
级:
2 0.8
7 0.9
8 0.7
所需的输出:
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
我无法想出在熊猫中做到这一点的优雅方式。 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})
以下是我目前正在解决的问题:
# 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)
这产生了所需的输出。
问题:在熊猫中有一种简单,优雅的方式吗?
您可以尝试使用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
选项1
pd.concat
是一种使用keys
参数预先添加索引或列级别的方法。 将其与第二个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index
参数中插入一个额外的数组时构造一个新系列。 再次使用pd.concat
进行组合。 注意我可以使用pd.MultiIndex.from_arrays
但只是通过将数组直接传递给index
参数来简化语法。
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
另一种用多索引重建系列的方法。 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
如果你开始使用new_data
的等效多索引,你可以直接将Series
es与pd.concat
连接pd.concat
而不会强制转换到DataFrame
并返回,如:
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
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