Pandas数据帧索引长度与行数不匹配

Question

我有一个带有两级多重索引的DataFrame:“State”和“RegionName”（如果有人在Coursera上完成了Python专门化的applicated Data Science，这是第一个类的最后一个项目）。在

我试图将索引的“RegionName”级别设置为DataFrame的列，并使用它来创建布尔掩码。在

我试着跟着：

housing_data['Town'] = housing_data.index.levels[1]

我得到一个错误：“值的长度与索引的长度不匹配”

我试图弄清楚这是怎么可能的，因为我实际上是在使用DataFrame的索引向同一个DataFrame添加一个列。长度怎么可能不匹配？在

如果它增加了任何额外的洞察力：

^{pr2}$

这可能是我的问题之一吗？在

Answer 1

你试过重置吗？在

df.reset_index(level=['RegionName'],inplace=True)

Answer 2

跳到最后一部分（首先不需要为布尔掩码创建新列！）在

现在，为了回答你的问题。。。在

你的数据帧没问题！用你的方法，你只缺了一步。从.levels[]获取值只是第一步。在

import pandas as pd
import numpy as np

iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']]
mult_index  = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=mult_index, columns=['A', 'B', 'C'])

mult_index # same as df.index

这将输出：

^{pr2}$

从这里可以看出，返回levels值是不够的。您还必须将这些值映射到相应的labels值上。labels的长度将与行数相同。在

df['index_val1'] = [ mult_index.levels[0][i] for i in mult_index.labels[0]]

或者

df['index_val1'] = [ df.index.levels[0][i] for i in df.index.labels[0]]

不过，这个映射有一个内置函数！在

df['index_val1'] = df.index.get_level_values(0)

实际上，您可以使用get_level_values来完成所有的布尔蒙版。不需要创建额外的列。在

df[ df.index.get_level_values(0)=='bar']