Question

我有一个具有多个属性的DataFrame（此处仅显示价格），以（位置，名称，类型）元组为索引编号：

df = pd.DataFrame.from_dict({'price': {
 ('DE', 'Coal', 'Stock'): 2,
 ('DE', 'Gas', 'Stock'): 4,
 ('DE', 'Elec', 'Demand'): 1,
 ('FR', 'Gas', 'Stock'): 5,
 ('FR', 'Solar', 'SupIm'): 0,
 ('FR', 'Wind', 'SupIm'): 0}})
df.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df.index, names=['Sit', 'Com', 'Type'])

更具可读性：

                  price
Sit Com   Type
DE  Coal  Stock       2
    Elec  Demand      1
    Gas   Stock       4
FR  Gas   Stock       5
    Solar SupIm       0
    Wind  SupIm       0

我的问题：如何简洁地将price为真的所有行的属性Type == "Stock"相乘？

我只发现以下内容，涉及暂时重置索引以访问Type列。通过直接对索引进行比较，是否可以更直接地做同样的事情？

df = df.reset_index()
df.loc[df['Type'] == 'Stock', 'price'] *= 2
df.set_index(['Sit', 'Com', 'Type'])

我想写什么 - 有点：

df.loc[(:, :, 'Stock'), 'price'] *= 2

编辑（解决方案）：感谢unutbu表示布尔屏蔽的想法，感谢Jeff指出了lexsorted问题，这让我可以修复我的代码，终于看起来像这样：

df.sortlevel(0, inplace=True)  # ensures that df is lexsorted
mask = (df.index.get_level_values('Type') == 'Stock')
df.loc[mask, 'price'] *= 2

Answer 1

In [23]: mask = (df.index.get_level_values(2) == 'Stock')

In [24]: df.loc[mask] *= 2

In [25]: df
Out[25]: 
                  price
Sit Com   Type         
DE  Coal  Stock       4
    Elec  Demand      1
    Gas   Stock       8
FR  Gas   Stock      10
    Solar SupIm       0
    Wind  SupIm       0

Pandas：访问MultiIndex的级别以进行就地操作

1 个答案: