Python 如何在多索引数据帧中添加/删除索引
我有一个多索引数据框,我想在其中添加一个包含6个值的“三”索引,2个用于列X和Y中的a、b和cPython 如何在多索引数据帧中添加/删除索引,python,pandas,dataframe,multi-index,Python,Pandas,Dataframe,Multi Index,我有一个多索引数据框,我想在其中添加一个包含6个值的“三”索引,2个用于列X和Y中的a、b和c import pandas as pd, numpy as np np.arrays = [["one", "one", "one", "two", "two", "two"], ["a", "b", "c", "a", "b", "c"]] df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,2), index = pd.MultiInde
import pandas as pd, numpy as np
np.arrays = [["one", "one", "one", "two", "two", "two"], ["a", "b", "c", "a", "b", "c"]]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,2),
index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*np.arrays))),
columns = ["X", "Y"])
df = round(abs(df), 3)
df
X Y
one a 1.521 0.048
b 1.595 1.783
c 0.286 1.042
two a 1.480 1.071
b 0.807 1.058
c 1.730 1.233
我想要的是:
X Y
one a 1.521 0.048
b 1.595 1.783
c 0.286 1.042
two a 1.480 1.071
b 0.807 1.058
c 1.730 1.233
three a 1.2 5.5
b 4.2 2.2
c 7.8 3.4
另外,如何删除索引?我尝试了以下代码,但它给出了AttributeError:delitem
del df.loc["one"]
任何帮助都会很棒。一种使用pd.concat的方法,即
idx = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(['three']*3,list('abc'))))
new = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2), index=idx, columns= df.columns)
new_df = pd.concat([df,new])
X Y
one a 0.270000 0.299000
b 0.644000 0.073000
c 1.224000 0.656000
two a 0.202000 0.097000
b 2.750000 0.373000
c 0.421000 0.939000
three a 1.392999 -0.870480
b -1.899386 -0.249068
c -0.609149 0.164459
用于删除和使用drop,即
new_df = new_df.drop('one',level=0)
谢谢Bharath,这确实有效,但我希望有更简单的方法,可能涉及
df.loc[“one”].values
。越简单越好。尽管如此,我还是非常感谢这个解决方案。