将2d数组值分配给Pandas多索引数据帧

Question

我的计算输出最好以Pandas MultiIndex格式存储。出于具体目的，让我们考虑下面的表格（虽然实际结构是以编程方式决定的）

                        X         Y         Z       
DATE                                                      
2018-01-01 A           NaN       NaN       NaN      
           B           NaN       NaN       NaN      
           C           NaN       NaN       NaN      
2018-01-02 A           NaN       NaN       NaN       
           B           NaN       NaN       NaN      
           C           NaN       NaN       NaN       

我想将numpy数组输出分配给特定时间片。说我有

output = np.array([[1,2,3],[2,2,1],[4,2,3]])

所以期望的输出是

                        X         Y         Z       
DATE                                                      
2018-01-01 A           NaN       NaN       NaN      
           B           NaN       NaN       NaN      
           C           NaN       NaN       NaN      
2018-01-02 A             1         2         3       
           B             2         2         1   
           C             4         2         3   

我尝试过pandas.IndexSlice，其中j是第j个时间片。

df.loc[pd.IndexSlice[j,:], :] = output

但这不起作用。我也试过用iloc替换loc但是无济于事。在非MultiIndex数据帧中，我可以将列表分配给DataFrame中的特定列，而无需单独分配每个元素。有没有办法将矩阵转换为MultiIndex数据帧？

Answer 1

你的代码工作正常。

演示：

In [70]: df.loc[pd.IndexSlice['2018-01-02', :], :] = output

In [71]: df
Out[71]:
                 X    Y    Z
DATE       I2
2018-01-01 A   NaN  NaN  NaN
           B   NaN  NaN  NaN
           C   NaN  NaN  NaN
2018-01-02 A   1.0  2.0  3.0
           B   2.0  2.0  1.0
           C   4.0  2.0  3.0

PS我测试了DATE索引列为string时的两个选项以及datetime dtype时的两个选项 - 在这两种情况下上面的代码都正常工作。