python如何设置双索引_python – 设置值多索引熊猫
我是Python和Pandas的新手.
我正在尝试构建一个数据帧,然后用值填充它.
我构建了我的数据帧
from pandas import *
ageMin = 21
ageMax = 31
ageStep = 2
bins_sumins = [0, 10000, 20000]
bins_age = list(range(ageMin, ageMax, ageStep))
indeks_sex = ['M', 'F']
indeks_age = ['[{0}-{1})'.format(bins_age[i-1], bins_age[i]) for i in range(1, len(bins_age))]
indeks_sumins = ['[{0}-{1})'.format(bins_sumins[i-1], bins_sumins[i]) for i in range(1, len(bins_sumins))]
indeks = MultiIndex.from_product([indeks_age , indeks_sex ,indeks_sumins], names=['Age', 'Sex', 'Sumins'])
cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = DataFrame(data = 0, index = indeks, columns = cols)
到目前为止一切都很好.我能够为整个值集赋值
>>> df['A']['[21-23)']['M'] = 1
>>> df
A B C D
Age Sex Sumins
[21-23) M [0-10000) 1 0 0 0
[10000-20000) 1 0 0 0
F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[23-25) M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[25-27) M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[27-29) M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
但是,仅设置一个位置的值是不行的……
>>> df['B']['[21-23)']['M']['[10000-20000)'] = 2
>>> df
A B C D
Age Sex Sumins
[21-23) M [0-10000) 1 0 0 0
[10000-20000) 1 0 0 0
F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[23-25) M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[25-27) M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[27-29) M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[16 rows x 4 columns]
这里发生了什么？我对这个想法很开放,我完全误解了多索引的工作原理.任何人？
解决方法:
这将使您获得此解决方案：
In [46]: df = df.sort_index()
In [47]: df.loc['[21-23)', 'M', '[10000-20000)'] = 2
In [48]: df
Out[48]:
A B C D
Age Sex Sumins
[21-23) F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 2 2 2 2
[23-25) F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[25-27) F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[27-29) F [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
M [0-10000) 0 0 0 0
[10000-20000) 0 0 0 0
[16 rows x 4 columns]
标签：python,pandas,multi-index
来源： https://codeday.me/bug/20190517/1119944.html
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