附加到 Multiindex pandas DataFrame 中的級別

Question

我的 Multiindex 數據幀的結構如下所示：

                                  close       high        low       open  
   index = (timestamp,key)                                  
(2018-09-10 16:00:00, ask)       1.16023    1.16064    1.16007    1.16046
(2018-09-10 16:00:00, bid)       1.16009    1.16053    1.15992    1.16033
(2018-09-10 16:00:00, volume)  817.00000  817.00000  817.00000  817.00000

對於每個時間戳，都有對買價、賣價和交易量的觀察。

我試圖通過計算相應的 (bid + ask)/2 將“中間”觀察值添加到指數的第二級（即 [bid,ask,volume]）。

我想要的數據框應該是這樣的

                                  close       high        low       open  
   index = (timestamp,key)                                  
(2018-09-10 16:00:00, ask)       1.16023    1.16064    1.16007    1.16046
(2018-09-10 16:00:00, bid)       1.16009    1.16053    1.15992    1.16033
(2018-09-10 16:00:00, volume)  817.00000  817.00000  817.00000  817.00000
(2018-09-10 16:00:00, mid)     1.16016      1.16059    1.15999    1.1604

執行此操作的最有效方法是什么？ 這可以就地完成嗎？

編輯：

打印出數據幀的頭部以更清楚地查看結構。

`bid_ask.head(5).to_dict()
Out[3]: 
{'close': {(Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'ask'): 1.1602300000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'bid'): 1.1600900000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'volume'): 817.0,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'ask'): 1.15977,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'bid'): 1.15968},
 'high': {(Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'ask'): 1.1606399999999999,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'bid'): 1.1605300000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'volume'): 817.0,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'ask'): 1.16039,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'bid'): 1.16029},
 'low': {(Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'ask'): 1.1600699999999999,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'bid'): 1.1599200000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'volume'): 817.0,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'ask'): 1.1596200000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'bid'): 1.1595299999999999},
 'open': {(Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'ask'): 1.16046,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'bid'): 1.1603300000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 16:00:00'), 'volume'): 817.0,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'ask'): 1.1601900000000001,
  (Timestamp('2018-09-10 17:00:00'), 'bid'): 1.1600999999999999}}
 `

Answer 1

我不完全確定你的DataFrame是如何構建的，但這是本質

df.loc[('2018-09-10 16:00:00', 'mid'), :] = [1.16016, 1.16059, 1.15999 , 1.1604]

所有你需要做的是利用df.loc ，並提供一個新的元組的MultiIndex

在我的猜測中，我假設您的新MultiIndex條目是('2018-09-10 16:00:00', 'mid')

例子

In [353]: ref

Out[353]:
       Names  Values
  idx2
1 one      A       5
2 two      B      10

In [354]: ref.loc[(3, 'three'), :] = ['C', 15]

In [355]: ref
Out[355]:
        Names  Values
  idx2
1 one       A     5.0
2 two       B    10.0
3 three     C    15.0