Question

我正在使用iterrows遍历具有multiindex的大型数据框。结果是具有多索引的系列。经过一些分析后，结果发现大部分时间都花在获取序列的单元格值上，所以我想使用Series.at函数，因为它要快得多。不幸的是，我在pandas文档中没有找到关于multiindex的任何内容。

这是一个简单的代码：

import numpy as np
import pandas as pd

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])

s = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)

>>>>s
first  second
bar    one      -0.761968
       two       0.670786
baz    one      -0.193843
       two      -0.251533
foo    one       1.732875
       two       0.538561
qux    one      -1.111480
       two       0.478322
dtype: float64

我已经尝试过s.at [（“ bar”，“ one”）]，s.at [“ bar”，“ one”]，但是没有这些作品。

>>>>s.at[("bar","one")]
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "C:\Python\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 2270, in __getitem__
    return self.obj._get_value(*key, takeable=self._takeable)
TypeError: _get_value() got multiple values for argument 'takeable'
>>>>s.at["bar","one"]
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "C:\Python\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 2270, in __getitem__
    return self.obj._get_value(*key, takeable=self._takeable)
TypeError: _get_value() got multiple values for argument 'takeable'

在这种情况下，没有人知道如何使用.at吗？

Answer 1

使用Series.loc：

$('.carousel-inner').find('input').each(function(){
    $(this).val()
})

编辑：

似乎是虫子。

如果使用DataFrame可以正常工作：

print (s.loc[("bar","one")])
1.265936258705534

np.random.seed(1234)
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])

如何对具有多索引的系列使用pandas .at函数

1 个答案: