Question

我试图多次使用replace方法，以更改给定级别的多索引熊猫数据帧的指标。

如此处所示：Pandas: Modify a particular level of Multiindex，只要使用一次replace方法，@ John就能很好地解决问题。

问题是，如果我多次使用此方法，它将不起作用。例如

df.index = df.index.set_levels(df.index.levels[0].str.replace("dataframe_",'').replace("_r",' r'), level=0)

我收到以下错误消息：

AttributeError: 'Index' object has no attribute 'replace'

我想念什么？

Answer 1

两次使用str.replace：

idx = df.index.levels[0].str.replace("dataframe_",'').str.replace("_r",' r')
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)

另一种解决方案是先按字典将to_series转换为replace：

d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
idx = df.index.levels[0].to_series().replace(d)
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)

如果重要的是大数据和性能，则使用map和fillna解决方案：

d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
s = df.index.levels[0].to_series()
df.index = df.index.set_levels(s.map(d).fillna(s), level=0)

示例：

df = pd.DataFrame({
        'A':['dataframe_','_r', 'a'],
        'B':[7,8,9],
        'C':[1,3,5],

}).set_index(['A','B'])

print (df)
              C
A          B   
dataframe_ 7  1
_r         8  3
a          9  5

d = {'dataframe_':'','_r':' r'}
idx = df.index.levels[0].to_series().replace(d)
df.index = df.index.set_levels(idx, level=0)
print (df)
      C
A  B   
   7  1
 r 8  3
a  9  5

熊猫：使用替换方法多次修改特定级别的Multiindex

1 个答案: