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pandas - 就地删除蒙面熊猫多索引切片似乎不起作用

问题描述

我正在尝试在第二个（最内层）级别获取 Pandas 2 级多索引数据帧的切片，对切片应用掩码，然后就地“删除”原始数据帧中的蒙面切片行。我我在一行代码中完成所有操作，以尽量避免链式分配问题并确保我将“drop”操作应用于原始数据帧。

掩码由复杂的数学运算生成，最终以与切片长度相同的布尔 numpy 数组的形式出现。

但是，当我在“删除”操作后检查原始数据帧时，它仍然包含应该删除的数据。我浏览了许多页面以尝试解决此问题，并尝试了许多语法排列，但无济于事。

我没有收到有关 SettingWithCopyWarning 的警告。

以下代码是我的代码的简化模型，它演示了问题，并希望传达我想要做的事情：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> pd.__version__
u'0.23.4'
>>> index = pd.MultiIndex(levels=[[u'bar', u'baz', u'foo', u'qux'], 
                                  [u'one', u'two', u'three', u'four']], 
                          labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], 
                                  [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3]], 
                          names=[u'first', u'second'])
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=index)
>>> df.columns = ['c0', 'c1', 'c2', 'c3']
>>> df
                    c0        c1        c2        c3
first second
bar   one    -2.366973 -0.887149 -0.301309  1.312207
      one     1.266500  0.864888 -1.407567  0.265077
baz   two    -1.926091 -0.671274 -0.295846  0.679759
      two    -0.212970  0.136552  0.219074  0.541827
foo   three  -0.698288 -2.059952  0.248811  0.947879
      three  -2.017481  0.163013 -0.906551 -0.102474
qux   four   -1.083530  0.097077  0.224977  0.251739
      four    0.943804  1.356789 -0.953357  0.592986

从切片生成掩码：

>>> two_data = df[df.index.get_level_values('second') == 'two']
>>> mask = (two_data['c1'] > 0)
>>> mask = mask.values
array([False,  True])

证明在未就地（inplace=False）时删除掩码切片值有效：

>>> df[df.index.get_level_values('second') == 'two'][mask].drop('two', level=1)
Empty DataFrame
Columns: [c0, c1, c2, c3]
Index: []
>>> df[df.index.get_level_values('second') == 'two'].iloc[mask].drop('two', level=1)
Empty DataFrame
Columns: [c0, c1, c2, c3]
Index: []

正如预期的那样，原始数据框仍然完好无损：

>>> df
                    c0        c1        c2        c3
first second
bar   one    -2.366973 -0.887149 -0.301309  1.312207
      one     1.266500  0.864888 -1.407567  0.265077
baz   two    -1.926091 -0.671274 -0.295846  0.679759
      two    -0.212970  0.136552  0.219074  0.541827
foo   three  -0.698288 -2.059952  0.248811  0.947879
      three  -2.017481  0.163013 -0.906551 -0.102474
qux   four   -1.083530  0.097077  0.224977  0.251739
      four    0.943804  1.356789 -0.953357  0.592986

现在尝试将行删除。在这两种情况下，都不会 删除预期的行：

>>> df[df.index.get_level_values('second') == 'two'][mask].drop('two', level=1, inplace=True)
>>> df
                    c0        c1        c2        c3
first second
bar   one    -2.366973 -0.887149 -0.301309  1.312207
      one     1.266500  0.864888 -1.407567  0.265077
baz   two    -1.926091 -0.671274 -0.295846  0.679759
      two    -0.212970  0.136552  0.219074  0.541827
foo   three  -0.698288 -2.059952  0.248811  0.947879
      three  -2.017481  0.163013 -0.906551 -0.102474
qux   four   -1.083530  0.097077  0.224977  0.251739
      four    0.943804  1.356789 -0.953357  0.592986

尝试使用 iloc 作为掩码的另一种形式，但无济于事：

>>> df[df.index.get_level_values('second') == 'two'].iloc[mask].drop('two', level=1, inplace=True)
>>> df
                    c0        c1        c2        c3
first second
bar   one    -2.366973 -0.887149 -0.301309  1.312207
      one     1.266500  0.864888 -1.407567  0.265077
baz   two    -1.926091 -0.671274 -0.295846  0.679759
      two    -0.212970  0.136552  0.219074  0.541827
foo   three  -0.698288 -2.059952  0.248811  0.947879
      three  -2.017481  0.163013 -0.906551 -0.102474
qux   four   -1.083530  0.097077  0.224977  0.251739
      four    0.943804  1.356789 -0.953357  0.592986

如果就地让我们工作，预期的结果将是：

                    c0        c1        c2        c3
first second
bar   one    -2.366973 -0.887149 -0.301309  1.312207
      one     1.266500  0.864888 -1.407567  0.265077
baz   two    -1.926091 -0.671274 -0.295846  0.679759
foo   three  -0.698288 -2.059952  0.248811  0.947879
      three  -2.017481  0.163013 -0.906551 -0.102474
qux   four   -1.083530  0.097077  0.224977  0.251739
      four    0.943804  1.356789 -0.953357  0.592986

请告知应该如何做。我希望这会起作用，因为我认为 loc[].iloc[].drop() 在一行上的顺序应用将解决对原始数据帧的源数据的删除操作。

标签： pandasdataframemulti-index

解决方案

我无法重现您的数据和预期输出，但我可以建议使用eval布尔索引：

df = df[~df.eval('second == "two" and c1 > 0')]

或者，使用query：

df = df.query('not (second == "two" and c1 > 0)')

如果你这样做有点不同，通过查询索引并删除它们：

df = df.drop(df.query('second == "two" and c1 > 0').index)

或者，

df.drop(df.query('second == "two" and c1 > 0').index, inplace=True)

但请记住，这两种方法（类似于上面的方法）都会生成 DataFrame 的副本。没有办法就地执行此操作（甚至inplace=True生成一个副本并将其分配回原始 DataFrame 对象）。

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