我有一个奇怪的问题:我试图在我的表中添加一个多行的新行。但是,尽管我在这里完全解决了这个问题:adding a row to a MultiIndex DataFrame/Series。他们的示例和解决方案有效,但它不适用于我的数据。我做错了什么,或者有错误
import pandas as pd
import datetime as dt
他们的代码(工作):
df = pd.DataFrame({'Time': [dt.datetime(2013,2,3,9,0,1), dt.datetime(2013,2,3,9,0,1)],
'hsec': [1,25], 'vals': [45,46]})
df.set_index(['Time','hsec'],inplace=True)
print df
df.ix[(dt.datetime(2013,2,3,9,0,2),0),:] = 5
print df
输出:
vals
Time hsec
2013-02-03 09:00:01 1 45
25 46
和
vals
Time hsec
2013-02-03 09:00:01 1 45
25 46
2013-02-03 09:00:02 0 5
我的代码(不工作):
d = [[0, 0, 2], [0, 2, 2], [1, 0, 2], [1, 2, 2]]
df = pd.DataFrame(d, columns=('frames', 'classID', 'amount'))
df.set_index(['frames', 'classID'], inplace=True)
print df
df.ix[(1,1),:] = 5
print df
输出:
amount
frames classID
0 0 2
2 2
1 0 2
2 2
和
amount
frames classID
0 0 2
2 5
1 0 2
2 2
请注意,5
出现在df.loc[(0,2)]
!
答案 0 :(得分:4)
对我来说这似乎是熊猫中的一个错误,但它在新发布的0.16中得到了明显的修复:
In [9]: pd.__version__
Out[9]: '0.16.0'
In [10]: df.ix[(1,1),:] = 5
In [11]: df
Out[11]:
amount
frames classID
0 0 2
2 2
1 0 2
2 2
1 5
但我可以证实这确实不适用于熊猫0.15.2。如果可以升级到pandas 0.16,我也建议在这种情况下明确使用loc
(因此它肯定不会回退到位置整数位置)。但请注意,该错误也位于pandas 0.16以下的loc