Pandas：使用带掩码的.loc分配给多索引
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<p>使用<a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html#using-slicers" rel="nofollow noreferrer">MultiIndex / advanced indexing: Using slicers</a>文档中的示例</p>
<pre><code>def mklbl(prefix, n):
return ["%s%s" % (prefix, i) for i in range(n)]
miindex = pd.MultiIndex.from_product(
[mklbl("A", 4), mklbl("B", 2), mklbl("C", 4), mklbl("D", 2)]
)
micolumns = pd.MultiIndex.from_tuples(
[("a", "foo"), ("a", "bar"), ("b", "foo"), ("b", "bah")],
names=["lvl0", "lvl1"]
)
dfmi = (
pd.DataFrame(
np.arange(len(miindex) * len(micolumns)).reshape(
(len(miindex), len(micolumns))
),
index=miindex,
columns=micolumns,
)
.sort_index()
.sort_index(axis=1)
)
</code></pre>
<pre><code>>>> dfmi
lvl0 a b
lvl1 bar foo bah foo
A0 B0 C0 D0 1 0 3 2
D1 5 4 7 6
C1 D0 9 8 11 10
D1 13 12 15 14
C2 D0 17 16 19 18
... ... ... ... ...
A3 B1 C1 D1 237 236 239 238
C2 D0 241 240 243 242
D1 245 244 247 246
C3 D0 249 248 251 250
D1 253 252 255 254
[64 rows x 4 columns]
</code></pre>
<p>在伪代码中，我想要的是：</p>
<pre><code>if D1/bar % 3 == 0 && D1/foo > 100:
D0/bar = np.nan
</code></pre>
<p>差不多，但不完全是这样：</p>
<pre><code>mask = ( (dfmi.loc[pd.IndexSlice[:,:,:,"D1"], ("a","bar")] % 3 == 0)
& (dfmi.loc[pd.IndexSlice[:,:,:,"D1"], ("a","foo")] > 100))
dfmi.loc[pd.IndexSlice[:,:,:,"D0",mask], ("a","bar")] = np.nan
</code></pre>
<p>问题在于，在任何给定的索引级别上，掩码或选择器都可以应用，但不能同时应用两者。例如，我可以在不同级别应用遮罩。这要求生成带有完整索引（无缺失值）的掩码，或与原始索引重新对齐。如何（不排除其他方法）</p>
<hr/>
<p>以后</em></p>
<p>我真的认为这会起作用，因为最里面的索引应该有一半的行，但出于某种原因，它会引发一个<code>ValueError</code>。有人知道为什么吗</p>
<pre><code>>>> dfmi.swaplevel(0,3).loc[pd.IndexSlice["D0",:,:,mask.values], ("a","bar")] = np.nan
...
ValueError: cannot index with a boolean indexer that is not the same length as the index
</code></pre>
<p>虽然这确实有效，但我认为会有一种更干净的方法来更改索引值。我以为我过去成功地使用了<code>index.set_levels</code>。有人想把这个修好吗</p>
<pre><code>t = mask.reset_index()
t["level_3"] = "D0"
t = t.set_index(list(t.columns.values[:4]))
mask = t.reindex(dfmi.index).fillna(False)
dfmi.loc[mask[0], ("a","bar")] = np.nan
</code></pre>
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