如何根據其他列值重命名Pandas DataFrame索引標簽

Question

我有一個df，我試圖根據同一行上的列值更新multiIndex中某些標簽的值。

此刻，我刪除了索引級別，並使用了一些掩碼，好像它是一個值列，但是我覺得必須有一種更簡潔的方法

iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['A', 'B']]
index = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['loadcase', 'location'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index, columns=['fx','fy','fz'])
df

                        fx       fy       fz
loadcase location                           
bar      A        -3.8e-01  2.3e-01 -2.3e+00
         B        -1.4e+00 -7.4e-01  2.6e-01
baz      A         1.1e+00 -1.1e+00 -1.2e-01
         B         5.6e-01  3.7e-01  2.8e+00
foo      A         6.2e-02 -6.2e-02 -9.7e-01
         B        -5.7e-01 -6.4e-01 -1.1e+00
qux      A         2.5e+00 -1.0e-01  4.1e-02
         B        -9.2e-01  9.8e-02 -1.0e+00

# drop the index location so it can be easily searched for.    
df.reset_index(level="location", inplace=True)

mask = (df["location"] == 'A') & (df["fx"] < 0)
df["location"].loc[mask] = "{}_NEG".format('A')

mask2 = df["location"] == 'A'
df["location"].loc[mask2] = "{}_POS".format('A')

#returning the index like it is the standard
df.reset_index(inplace=True)
df.set_index(["loadcase","location"], inplace=True)

這給了我預期的結果：

                        fx       fy       fz
loadcase location                           
bar      A_NEG    -3.8e-01  2.3e-01 -2.3e+00
         B        -1.4e+00 -7.4e-01  2.6e-01
baz      A_POS     1.1e+00 -1.1e+00 -1.2e-01
         B         5.6e-01  3.7e-01  2.8e+00
foo      A_POS     6.2e-02 -6.2e-02 -9.7e-01
         B        -5.7e-01 -6.4e-01 -1.1e+00
qux      A_POS     2.5e+00 -1.0e-01  4.1e-02
         B        -9.2e-01  9.8e-02 -1.0e+00

但這很丑陋，我寧願不要將索引放到常規列中。 如何屏蔽數據框，同時訪問標簽（或特定列）以更改值？

此外，我收到錯誤SettingWithCopyWarning：試圖在DataFrame的切片副本上設置一個值，在查看文檔后仍然無法理解該值。

謝謝！

Answer 1

我終於用DataFrame.rename（）函數解決了它