[英]Pandas: Modify a particular level of Multiindex, using replace method several times
我试图多次使用 replace 方法来更改多索引熊猫数据帧的给定级别的索引。
如下所示: Pandas: Modify a specific level of Multiindex ,@ John得到了一个很好的解决方案,只要使用一次替换方法。
问题是,如果我多次使用这种方法,它就不起作用。 例如
df.index = df.index.set_levels(df.index.levels[0].str.replace("dataframe_",'').replace("_r",' r'), level=0)
我收到以下错误消息:
AttributeError: 'Index' object has no attribute 'replace'
我错过了什么?
使用str.replace
两次:
idx = df.index.levels[0].str.replace("dataframe_",'').str.replace("_r",' r')
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)
另一种解决方案是转换to_series
,然后replace
字典replace
:
d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
idx = df.index.levels[0].to_series().replace(d)
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)
如果大数据和性能很重要,则使用map
和fillna
解决方案:
d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
s = df.index.levels[0].to_series()
df.index = df.index.set_levels(s.map(d).fillna(s), level=0)
样品:
df = pd.DataFrame({
'A':['dataframe_','_r', 'a'],
'B':[7,8,9],
'C':[1,3,5],
}).set_index(['A','B'])
print (df)
C
A B
dataframe_ 7 1
_r 8 3
a 9 5
d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
idx = df.index.levels[0].to_series().replace(d)
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)
print (df)
C
A B
7 1
r 8 3
a 9 5
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