熊猫：从DataFrame

Question

我有一个带有multiIndex列的DataFrame。假设是这样：

index = pd.MultiIndex.from_tuples([('one', 'a'), ('one', 'b'),
                                   ('two', 'a'), ('two', 'b')])
df = pd.DataFrame({'col': np.arange(1.0, 5.0)}, index=index)

df = df.unstack(1)

（我知道这个定义可能更直接）。我现在想基于DataFrame设置一个新的0级列。例如

df['col2'] = df['col'].applymap(lambda x: int(x < 3))

这不起作用。到目前为止，我发现的唯一方法是分别添加每列： Pandas: add a column to a multiindex column dataframe 或某种复杂的连接过程。

期望的结果是一个新的0级列'col2'，其中包含两个1级子列：'a'和'b'

任何帮助将不胜感激，谢谢。

Answer 1

我认为没有unstack和stack的需求解决方案-用boolean indexing，rename值过滤以避免重复并最后使用DataFrame.append：

df2 = df[df['col'] < 3].rename({'one':'one1', 'two':'two1'}, level=0)
print (df2)
        col
one1 a  1.0
     b  2.0

df = df.append(df2)
print (df)
        col
one  a  1.0
     b  2.0
two  a  3.0
     b  4.0
one1 a  1.0
     b  2.0