无法为新的MultiIndex切片指定值（使用放大设置）

Question

根据我的数据框（下面），我可以单独创建

不存在的新MultiIndex行

data.loc[('A', 6, 'test'), 'Data'] = 'a_value'

同样，我可以修改MultiIndex

中已存在的切片

 data.loc[pd.IndexSlice['A', 7:8, ('spam', 'eggs')], 'Data'] = 'a_value'

我无法访问以下内容

data.loc[pd.IndexSlice['A', (6, 7), ('eggs', 'spam')], 'Data'] = 'a_value'

因为切片返回的DataFrame为空。除了单独遍历所有不存在的索引之外，还有什么方法可以做到这一点吗？

示例数据

可以通过复制下面的代码生成测试DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.asarray([np.nan]*2+[np.random.random() for i in range(4)]+[np.nan]*2+[np.random.random(), np.random.random()]),index=pd.MultiIndex(levels=[[u'A', u'B'], [6, 7, 8, 9], [u'eggs', u'spam']], labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 2, 3, 3, 0, 1, 2, 3], [-1, -1, 0, 1, 0, 1, -1, -1, 1, 1]], names=[u'ID', u'ID2', u'ID3']),columns=['Data'])
# end snippet for easy copy/paste to ipython

类似的

Assign new values to slice from MultiIndex DataFrame

• 请注意，这不是同一个案例，因为这篇文章涵盖了已经 MultiIndex
的MultiIndex切片的情况

Answer 1

我只是填写了NaN，但当然如果你愿意，可以使用SELECT COUNT(*) FROM Users u LEFT JOIN User_Applications s on u.user_id = s.user_id WHERE (s.app_id = 'A' OR s.app_id = 'B' OR s.app_id IS NULL) AND (s.active = false OR s.active IS NULL); 。现有的数据帧已经有一些缺失的值，因此仅使用fillna为新行提供非NaN值会更难，但我不能100％清楚你到底是什么试图在这里做。

update