Question

我有一个带有（p，t）元组形式的multiindex的DataFrame，其中p和t是浮点数。当我尝试通过切片（idx=IndexSlice）选择某个p值时，我收到以下错误：

df.loc[idx[1.5,:]]
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.14.0rc1-py2.7-linux-x86_64.egg/pandas/core/index.py:496:
 FutureWarning: scalar indexers for index type MultiIndex should be integers and not floating point

我有办法解决这个问题吗？

输入数据框：

Pump  Time  
10.0  -10.60    0.000005
      -10.59    0.000031
      -10.58    0.000007
      -10.57   -0.000020
      -10.56   -0.000000
      -10.55    0.000005
      -10.54   -0.000013
      -10.53   -0.000049
      -10.52   -0.000031
      -10.51   -0.000041
      -10.50    0.000022
      -10.49   -0.000045
      -10.48   -0.000070
      -10.47   -0.000025
      -10.46    0.000002
...
-0.05  4.05      0.000610
       6.05      0.000443
       8.05      0.000318
       10.05     0.000380
       12.05    -0.000063
       14.05     0.000578
       16.05     0.000236
       18.05     0.000472
       20.05     0.001628
       40.05     0.000243
       60.05     0.000426
       80.05     0.000361
       100.05    0.000693
       120.05    0.000478
       140.05    0.000398
Name: p1Up, Length: 4400, dtype: float64

期望的输出：

Pump  Time  
-0.05  4.05      0.000610
       6.05      0.000443
       8.05      0.000318
       10.05     0.000380
       12.05    -0.000063
       14.05     0.000578
       16.05     0.000236
       18.05     0.000472
       20.05     0.001628
       40.05     0.000243
       60.05     0.000426
       80.05     0.000361
       100.05    0.000693
       120.05    0.000478
       140.05    0.000398

df.info（）抛出：

MultiIndex: 4400 entries, (10.0, -10.6) to (-0.05, 140.05)
Data columns (total 1 columns):
p1Up    4400 non-null float64
dtypes: float64(1)

构造是通过在for循环中连接来迭代不同的p值：

time = (extracted from a file)
lb = [(p,t) for t in time]
ind = pd.MultiIndex.from_tuples(lb, names=['Pump','Time'])
col = ['p1Up','p1Down']
data = np.concatenate((p1up,p1down),axis=1)
# Build dataframes           
temp = pd.DataFrame(data, index=ind, columns=col)
df = pd.concat([df,temp])

Answer 1

在一些虚拟数据中，这很有用。

df.loc[idx[1.5,:], :]

正如docs所述，为两个轴指定索引器是个好主意，以避免歧义，尽管我不确定这里是否存在问题。

在大熊猫中浮动为MultiIndex的索引器

1 个答案: