Skip to main content
 首页 » 编程设计

python之Pandas 更新多索引数据框中的值

2025年05月04日16小虾米

如何编辑多索引数据框的值?如果它是一个非多索引数据帧,我知道我可以这样做:df.at[0,'foo'] = 12.3。 此外,这不起作用:df.loc[0]['foo']['a'] = 12.3。

考虑一个多索引列数据框。

colnames = [ 
    ['foo', 'foo', 'foo', 'po', 'po', 'po', 'di', 'di', 'di'], 
    ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'] 
] 
df = pd.DataFrame(columns=colnames, index=arange(5)) 
 
display(df) 
   foo             po             di           
     a    b    c    a    b    c    a    b    c 
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 

请您参考如下方法:

使用 tuple 来选择列中的 MultiIndex:

df.loc[0, ('foo','a')] = 12.3 
print (df) 
    foo             po             di           
      a    b    c    a    b    c    a    b    c 
0  12.3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
1   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
3   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 

如果需要更复杂的更新使用slicers :

idx = pd.IndexSlice 
df.loc[0, idx['foo', ['b','c']]] = 12.3 
print (df) 
   foo               po             di           
     a     b     c    a    b    c    a    b    c 
0  NaN  12.3  12.3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
1  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
2  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
3  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 
4  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN 

df.loc[0, idx[:, ['b','c']]] = 12.3 
print (df) 
   foo               po               di             
     a     b     c    a     b     c    a     b     c 
0  NaN  12.3  12.3  NaN  12.3  12.3  NaN  12.3  12.3 
1  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN 
2  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN 
3  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN 
4  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN 

df.loc[:, idx[['po','di'], 'a']] = 12.3 
print (df) 
   foo              po              di           
     a    b    c     a    b    c     a    b    c 
0  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN 
1  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN 
2  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN 
3  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN 
4  NaN  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN  12.3  NaN  NaN