Question

我有一个带有MultiIndex的pandas DataFrame，我正在寻找一种为某些级别修改我的MultiIndex级别之一的子集的快速方法。这是一个示例，其中我需要更改两个索引（0、10）和（9、25）并更改其“结束”级别。

import pandas as pd

# Make up some data
data = pd.DataFrame({
    'start': [0, 12, 9, 24],
    'end': [10, 20, 25, 32],
    'col1': ['a', 'b', 'a', 'd'],
    'col2': [1, 1, 2, 2]
}).set_index(['start', 'end'])

# Idx to change for the "end" level
idx_to_change = {(0, 10), (9, 25)}

### A cumbersome way to do it ###
data.reset_index(inplace=True)
subset = [True if (s, t) in idx_to_change else False for (s, t, _, _) in data.values]
data.loc[subset, 'end'] += 10

# Update the data
data.set_index(['start', 'end'], inplace=True)

如您所见，更改一些索引需要一些代码（而且可能特别慢）。您知道更好的方法吗？

谢谢您的帮助

Answer 1

一种方法是通过date重新分配索引：

pd.MultiIndex

Answer 2

可以将MultiIndex转换为数据帧，对其进行修改，然后将其重新分配为索引。

data = pd.DataFrame({
    'start': [0, 12, 9, 24],
    'end': [10, 20, 25, 32],
    'col1': ['a', 'b', 'a', 'd'],
    'col2': [1, 1, 2, 2]
}).set_index(['start', 'end'])

# extract & modify the index
idx = data.index.to_frame()
idx.loc[[(0,10), (9,25)], 'end'] += 10

# assign it back

# in more recent versions of pandas (0.24+) the MultiIndex can be created 
# directly from the data frame
data.index = pd.MultiIndex.from_frame(idx[['start', 'end']])

# with earlier versions the trick is to convert the dataframe `idx` to 
# desired MultiIndex
data.index = idx.reset_index(drop=True).set_index(['start','end']).index


data
# outputs
          col1  col2
start end
0     20     a     1
12    20     b     1
9     35     a     2
24    32     d     2

Answer 3

一种方法是，您可以将索引作为列表取出并在更新后重新分配；

idx_to_change = {(0, 10), (9, 25)}
as_list = data.index.tolist()
for idx_change in idx_to_change:
    idx = as_list.index(idx_change)
    as_list[idx] = (as_list[idx][0], list(as_list[idx])[1] + 10) #tuple is immutable so need to be converted to list
data.index = as_list

希望有帮助。

修改熊猫MultiIndex的子集

3 个答案: