Python 多索引数据透视表

内容如下所示：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('.../data.xlsx')

Out[57]: 
        Block    Concentration           Name   Replicate           value
0         1            100           GlcNAc2          1               321
1         1            100           GlcNAc2          2               139
2         1            100           GlcNAc2          3               202
3         1             33           GlcNAc2          1                86
4         1             33           GlcNAc2          2               194
5         1             33           GlcNAc2          3               452
6         1             10           GlcNAc2          1               140
7         1             10           GlcNAc2          2               285

[1752行x 5列]

透视表如下所示（仅为大表的一部分）：

我的问题：

如何使用“打印缓冲区”值填充“GlcNAc2”和“Man5GIcNAc2”的“0”浓度

所需输出：

我一直在网上搜索，没有找到任何类似的东西。我甚至还没有找到从“Name”列指向“print buffer”值的方法

从多索引/高级索引章节中，它说要使用

 newdata = data.pivot_table(index=["Block", "Concentration"],columns=["Name","Replicate"], values="value")

---

但它在我的情况下不起作用，它不适用于透视表，我不知道为什么，我很困惑。数据透视表是多索引吗

如果我理解正确，您希望将带有

Name==Print buffer

的值复制到带有

Name=='GlcNAc2'

和

'Man5GIcNAc2'

和

concentration=0

的列中

一种方法是复制原始数据集中的行：

df.xs('one', level='second') 

然后应用pivot_表

---

备注：我不确定我是否理解你的问题。在您的图片中，值

Block==1

从第一张图片更改为第二张图片，这让我感到困惑。这只是一个错误还是你的问题的核心

如果我理解正确，您希望将带有

Name==Print buffer

的值复制到带有

Name=='GlcNAc2'

和

'Man5GIcNAc2'

和

concentration=0

的列中

一种方法是复制原始数据集中的行：

df.xs('one', level='second') 

然后应用pivot_表

---

备注：我不确定我是否理解你的问题。在您的图片中，值

Block==1

从第一张图片更改为第二张图片，这让我感到困惑。这只是一个错误还是你的问题的核心

“打印缓冲区”与其他字段的关系是什么？简单匹配

Replicate

（1,2,3）？@Parfait print buffer位于每个块中，它是“Name”列中的一个名称。“print buffer”与其他字段的关系如何？简单匹配

Replicate

（1,2,3）？@冻糕打印缓冲区位于每个块中，它是“名称”列中的名称之一。

selection = data[data["Name"] == "Print buffer"]'

selection.loc[:, "Name"] = "GlcNAc2"
data = pd.concat([data, selection])

selection.loc[:, "Name"] = "Man5GIcNAc2"
data = pd.concat([data, selection])