Вставить / добавить DataFrame в MultiIndex DataFrame - PullRequest
Новая
       9

Вставить / добавить DataFrame в MultiIndex DataFrame

0 голосов
/ 17 октября 2018

Я хотел бы увеличить (= добавить новый индекс в) мультииндексный фрейм данных, добавив другой фрейм данных.

Вот два фрейма данных:

DF1 - pop: 

mi = pd.MultiIndex.from_tuples([('in','a'),('in','b'),('v','t')],names=['Scope','Name'])
mc = pd.MultiIndex.from_tuples([(0,1),(0,2),(0,3)],names=['Gen','N'])
pop = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=mi,columns=mc)

, который дает: 

Gen         0
N           1  2  3
Scope Name
in    a     1  2  3
      b     4  5  6
v     t     7  8  9

DF2 - res: 

mi = pd.MultiIndex.from_tuples([('in','a'),('in','b'),('res','c'),('res','d')],names=['Scope','Name'])
res = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[10,20,30],[11,22,33]],index=mi,columns=[1,2,3])

, который дает: 

             1   2   3
Scope Name
in    a      1   2   3
      b      4   5   6
res   c     10  20  30
      d     11  22  33

Я хочу добавить 'res' изres (извините за неправильное именование ...), чтобы выскочить (где индекс 'res' все еще не существует).Я попробовал следующее безуспешно: 

pop[0].loc['res'] = res['res']
pop.loc['res',0] = res['res']

Оба привели к KeyError: 'res'.Я также проверил что-то с pd.concat или append, но с плохими результатами (и я хотел бы не определять новый DataFrame, а увеличивать оригинальную популярность).Заранее благодарим за помощь.

ВОЗМОЖНОЕ РЕШЕНИЕ

Мне удалось получить нужный мне фрейм данных, но не «на месте»: 

mi_col = pd.concat([res.loc['res']],keys=[0],axis=1) #Select 'res' index and add the '0' level to column
mi_ind = pd.concat([mi_col],keys=['res']) #Re-adding the 'res' level to index (drop during the previous selection)
pop = pd.concat([pop, mi_ind]) #Concatenating the 2 DataFrame into a new one

IЯ все еще заинтересован в решении, которое не генерирует новый DataFrame.

1 Ответ

0 голосов
/ 18 октября 2018

Я все еще заинтересован в решении, которое не генерирует новый DataFrame.

Неясно, почему это считается преимуществом.Операции на месте по сути не лучше, и здесь это может быть даже невозможносм., например, этот ответ .Как показано ниже, вы можете использовать reindex, а затем присваивать с помощью loc, но reindex создаст новый объект. 

res_res = res.loc[['res']]

# adds res index with NaN values since res values not populated
pop = pop.reindex(pop.index.union(res_res.index))  

# assign values
pop.loc['res'] = res_res

# convert to int from float due to previous NaN values
pop = pop.astype(int)

print(pop)

Gen          0        
N            1   2   3
Scope Name            
in    a      1   2   3
      b      4   5   6
res   c     10  20  30
      d     11  22  33
v     t      7   8   9
...