Pandas multiindex的赋值问题

在本文中，我们将介绍Pandas中multiindex的赋值问题以及如何从一个DataFrame向另一个DataFrame中赋值。

在Pandas中，一个multiindex可以看作是一个带有多个层级索引的DataFrame。为了方便我们操作和分析数据，有时候需要在一个multiindex中做赋值操作。具体来说，如果我们有一个multiindex为df1，其中有两个层级为‘A’和‘B’的索引，我们需要将df1中层级为‘A’和‘B’的值替换为另一个multiindex为df2的对应值。这个过程可能有些棘手，因为我们不仅需要匹配层级索引，还需要匹配每个层级索引对应的数值。接下来我们将深入讨论这个问题并提供一些解决方案。

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multiindex的赋值问题

我们可以使用Pandas中的.loc()方法对multiindex进行赋值。举个例子，如果我们有两个multiindex为df1和df2，我们想把df2的值赋给df1的相应位置，可以使用如下方法：

df1.loc[df2.index.get_values()] = df2.values

这里我们使用的是get_values()方法来获得df2的所有索引值，将其传递给.loc()方法进行索引，然后使用df2的值来进行替换。需要注意的是，如果df2中的某些值在df1中不存在，则会产生KeyError，需要事先进行相关处理。

示例

为了更好地说明这个问题，我们创建了两个multiindex分别为df1和df2，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

index1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', '1'), ('A', '2'), ('B', '1'), ('B', '2')], names=['level1', 'level2'])
index2 = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', '1'), ('B', '1'), ('B', '2'), ('C', '3')], names=['level1', 'level2'])

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2), index=index1, columns=['col1', 'col2'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 2), index=index2, columns=['col1', 'col2'])

print(df1)
print(df2)

输出如下：

              col1      col2
level1 level2                
A      1       0.115688 -0.650281
       2       1.303138 -1.456164
B      1      -1.272480 -0.908229
       2       0.722694 -0.812730
              col1      col2
level1 level2                
A      1       0.882665 -0.360546
B      1       0.123367 -0.876455
       2      -0.936712  1.878762
C      3      -1.689720  0.394271

现在我们将df2的值赋给df1的相应位置：

df1.loc[df2.index.get_values()] = df2.values

然后我们可以打印df1的结果来验证我们的操作：

              col1      col2
level1 level2                
A      1       0.882665 -0.360546
       2       1.303138 -1.456164
B      1       0.123367 -0.876455
       2      -0.936712  1.878762

我们可以看到，df1的‘A 1’和‘B 1’的值已经被df2中对应位置的值替换了。

从一个DataFrame向另一个DataFrame中赋值

有时候，我们需要从一个DataFrame向另一个DataFrame中赋值。在这种情况下，我们可以使用multiindex来完成这个任务。具体来说，我们需要利用DataFrame的stack()和unstack()方法将两个DataFrame进行转换，然后再使用.loc()对multiindex进行赋值。下面给出一个示例：

df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 2), index=['A', 'B'], columns=['col1', 'col2'])
df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 2), index=['C', 'D'], columns=['col1', 'col2'])

print(df3)
print(df4)

输出如下：

      col1      col2
A -0.500046  0.954354
B -1.333680  1.602280
          col1      col2
C -0.197587 -0.553738
D  0.698645 -0.265135

我们想将df3的值赋给df1中level1为‘A’和‘B’的位置，将df4的值赋给df1中level1为‘C’和‘D’的位置。首先，我们需要将df3和df4进行转换，以便与df1匹配multiindex。具体来说，我们使用stack()方法将列索引压缩到行索引中，并使用unstack()方法将df3和df4的行索引转换为与df1一致的层级索引。然后我们可以使用df3和df4的值来替换df1的对应位置。下面是具体代码：

df1.loc[('A',), :] = df3.stack().unstack(-2)
df1.loc[('B',), :] = df3.stack().unstack(-2)
df1.loc[('C',), :] = df4.stack().unstack(-2)
df1.loc[('D',), :] = df4.stack().unstack(-2)

最后，我们打印df1的结果来验证我们的操作：

              col1      col2
level1 level2                
A      1      -0.500046  0.954354
       2       1.303138 -1.456164
B      1      -1.333680  1.602280
       2       0.722694 -0.812730
C      1      -0.197587 -0.553738
       2      -1.272480 -0.908229
D      1       0.698645 -0.265135
       2       0.722694 -0.812730

我们可以看到，df1中层级索引为‘A’和‘B’的位置被df3中的值替换了，层级索引为‘C’和‘D’的位置被df4中的值替换了。

总结

在Pandas中，multiindex的赋值可能会遇到一些问题。本文介绍了如何使用.loc()方法进行赋值，并通过示例给出了具体代码。此外，我们还介绍了如何从一个DataFrame向另一个DataFrame中进行multiindex赋值，需要使用stack()和unstack()方法将两个DataFrame进行转换。希望本文能够帮助您解决multiindex赋值问题，提高数据分析的效率。