Присоединение массива numpy к мультииндексному фрейму данных

Question

У меня проблемы с заполнением панд DataFrame. Я следую инструкциям, найденным здесь , чтобы получить MultiIndex DataFrame. Пример работает нормально, за исключением того, что я хочу иметь массив вместо одного значения.

activity = 'Open_Truck'
id = 1
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(activity, id)], names=['activity', 'id'])
v = pd.Series(np.random.randn(1, 5), index=index)

Исключение: данные должны быть одномерными

Если я заменим randn(1, 5) на randn(1), он будет работать нормально. Для randn(1, 1) я должен использовать randn(1, 1).flatten('F'), но также работает. При попытке:

v = pd.Series(np.random.randn(1, 5).flatten('F'), index=index)

ValueError: Неверное количество пройденных элементов 5, размещение подразумевает 1

Мое намерение состоит в том, чтобы добавить 1 вектор признаков (они np.array, конечно, в сценарии реального случая, а не np.random.randn) для каждого activity и id в каждой строке.
Итак, как мне удается добавить массив в MultiIndex DataFrame?

Edit:
Поскольку я новичок в пандах, я смешал Series с DataFrame. Я могу добиться вышеуказанного, используя DataFrame, который по умолчанию является двумерным:

arrays = [np.array(['Open_Truck']*2),
            np.array(['1', '2'])]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 4), index=arrays)
df
               0         1         2         3
Open 1 -0.210923  0.184874 -0.060210  0.301924
     2  0.773249  0.175522 -0.408625 -0.331581

Answer 1

Проблема MultiIndex имеет только один кортеж, а длина данных отличается, 5, поэтому длины не совпадают:

activity = 'Open_Truck'
id = 1
#get 5 times tuples
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(activity, id)] * 5, names=['activity', 'id'])
print (index)
MultiIndex(levels=[['Open_Truck'], [1]],
           labels=[[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]],
           names=['activity', 'id'])

print (len(index))
5

v = pd.Series(np.random.randn(1, 5).flatten('F'), index=index)
print (v)
activity    id
Open_Truck  1    -1.348832
            1    -0.706780
            1     0.242352
            1     0.224271
            1     1.112608
dtype: float64

В первом подходе длины одинаковы, 1, потому что один кортежв списке:

activity = 'Open_Truck'
id = 1
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(activity, id)], names=['activity', 'id'])

print (len(index))
1

v = pd.Series(np.random.randn(1), index=index)
print (v)
activity    id
Open_Truck  1    -1.275131
dtype: float64