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python - 熊猫将系列分配给多索引的新列

问题描述

所以我用 MultiIndex 创建了一个数据框

df = pd.DataFrame({
    'C1': ['x', 'x', 'y', 'y', 'z', 'z'],
    'C2': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b'],
    'C3': [10, 11, 12, 13, 14, 15]})
df.set_index(['C1', 'C2'], inplace=True)

我得到以下数据框

       C3
C1 C2    
x  a   10
   b   11
y  a   12
   b   13
z  a   14
   b   15

我还有一个具有相同索引的系列C2：

series = pd.Series([100], index=['a'])

我想将此系列分配给一个新列，C4仅分配给“x”第一个索引。如果我使用它可以工作.assign，但它会返回一个副本：

df.loc['x'].assign(C4=series)

我得到

    C3     C4
C2           
a   10  100.0
b   11    NaN

但我未能将其分配给原始数据

df.loc['x'] = df.loc['x'].assign(C4=series)

产量

         C3
C1 C2      
x  a    NaN
   b    NaN

如果我使用这样的分配，我会得到相同的结果：

df.loc['x', 'C4'] = series

但它会产生 NaN。

         C3  C4
C1 C2          
x  a    NaN NaN
   b    NaN NaN
y  a   12.0 NaN
   b   13.0 NaN
z  a   14.0 NaN
   b   15.0 NaN

我怎样才能以这种方式分配？

标签： pythonpandasdataframeindexingseries

解决方案

你可以去，pd.IndexSlice即

df.loc[pd.IndexSlice['x',series.index.tolist()],'C4']  = series.values

       C3     C4
C1 C2           
x  a   10  100.0
   b   11    NaN
y  a   12    NaN
   b   13    NaN
z  a   14    NaN
   b   15    NaN

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