將pandas Series作為列添加到多索引的DataFrame填充級別

Question

我有一個帶有多索引的數據框和一個系列：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'foo':['A','A','A','B','B','B','C','C','C'],
                   'bar':[1,2,3,1,2,3,1,2,3],
                   'vals':np.random.randn(9)})
df.set_index(['foo','bar'], inplace=True)

s = pd.Series(['ham','eggs','cheese'])

我想將該系列添加為一個新列，填充 foo 的每個級別。 誰能指出一種有效的方法來做到這一點？

謝謝

Answer 1

您可以使用get_level_values通過索引值創建新列，通過foo值更改Serie的索引並通過創建的字典map它們map到to_dict ：

s.index = ['A','B','C']
print s
A       ham
B      eggs
C    cheese
dtype: object

df['new'] = df.index.get_level_values('foo')
print df
             vals new
foo bar              
A   1   -2.877779   A
    2   -0.661478   A
    3    0.705928   A
B   1   -0.358598   B
    2    0.731982   B
    3   -0.036367   B
C   1    0.588914   C
    2   -0.779635   C
    3    0.476337   C

df['new'] = df['new'].map(s.to_dict())
print df
             vals     new
foo bar                  
A   1   -2.877779     ham
    2   -0.661478     ham
    3    0.705928     ham
B   1   -0.358598    eggs
    2    0.731982    eggs
    3   -0.036367    eggs
C   1    0.588914  cheese
    2   -0.779635  cheese
    3    0.476337  cheese