Question

我想使用MultiIndex DataFrame轻松选择DataFrame的某些部分。我创建了一个空的DataFrame，如下所示：

mi = mindex = {'input':['a','b','c'],'optim':['pareto','alive']}
mi = pd.MultiIndex.from_tuples([(c,k) for c in mi.keys() for k in mi[c]])
mc = pd.MultiIndex(names=['Generation','Individual'],labels=[[],[]],levels=[[],[]])
population = pd.DataFrame(index=mi,columns=mc)

这似乎很好。但是，我不知道如何插入单个数据来开始填充我的DataFrame。我尝试了以下方法：

population.loc[('optim','pareto'),(0,0)]=True

我尝试定义一个新的双索引（0,0）导致一个NotImplementedError。我还尝试了（0,1），它给出了ValueError。

我也尝试了没有列索引的情况：

population.loc[('optim','pareto')]=True

哪个都没有错误...但是在DataFrame中也没有任何更改... 有什么帮助吗？预先感谢。

编辑为了澄清我的问题，填充后，我的DataFrame应该如下所示：

Generation     1               2
Individual     1    2    3     4    5     6
input       a  1    1    2     ...
            b  1    2    2     ...
            c  1    1    2     ...
optim  pareto  True True False ...
        alive  True True False ...

编辑2 我发现，如果我在创建DataFrame时定义了我的第一列，那么我正在做的事情就是可行的。特别是：

mc = pd.MultiIndex.from_tuples([(0,0)])

第一列充满了nan，我可以根据需要添加数据（也适用于新列）：

population.loc[('optim','pareto'),(0,1)]=True

我仍然不知道我的第一个定义出了什么问题...

Answer 1

即使我不知道为什么我的初始定义错误，也可以按预期进行以下操作：

mi = {'input':['a','b','c'],'optim':['pareto','alive']}
mi = pd.MultiIndex.from_tuples([(c,k) for c in mi.keys() for k in mi[c]])
mc = pd.MultiIndex.from_tuples([(0,0)],names=['Generation','Individual'])
population = pd.DataFrame(index=mi,columns=mc)

解决方案似乎是在创建DataFrame时初始化列（此处为（0,0）列）。然后，创建的DataFrame是：

Generation      0
Individual      0
input a       NaN
      b       NaN
      c       NaN
optim pareto  NaN
      alive   NaN

然后可以填充该值，将值添加到当前列或新列/行中。

熊猫：如何将数据添加到MultiIndex空DataFrame？

1 个答案: