Python 使用列表选择多索引数据帧中的单元格

我试图通过使用列表选择这些单元格来设置Pandas多索引数据帧中某些单元格的值

注意两个列表的顺序

问题：但是，值设置到了错误的单元格。例如，我希望在索引

Peter

下设置值

Peter

，但它是在

Tom

下设置的

任何人都知道原因，正确的做法是什么

换句话说，我们如何确保

df.loc（）

中使用的列表的顺序（例如

['Peter'，'John'，'Tom']

内部

df.loc

）与值列表的顺序相同（例如：

['Peter'，'John'，'Tom']

右侧

=

）

预期结果

             0      1   2
Name  Stock              
Tom   AAPL   0    Tom   0
      GOOG   0      0   0
      NFLX   0      0   0
John  AAPL   0   John   0
      GOOG   0      0   0
      NFLX   0      0   0
Peter AAPL   0  Peter   0
      GOOG   0      0  46
      NFLX   0      0   0

             0      1   2
Name  Stock              
Tom   AAPL   0  Peter   0   <----- should be Tom
      GOOG   0      0   0
      NFLX   0      0   0
John  AAPL   0   John   0
      GOOG   0      0   0
      NFLX   0      0   0
Peter AAPL   0    Tom   0   <----- should be Peter
      GOOG   0      0  46
      NFLX   0      0   0

实际结果

             0      1   2
Name  Stock              
Tom   AAPL   0    Tom   0
      GOOG   0      0   0
      NFLX   0      0   0
John  AAPL   0   John   0
      GOOG   0      0   0
      NFLX   0      0   0
Peter AAPL   0  Peter   0
      GOOG   0      0  46
      NFLX   0      0   0

             0      1   2
Name  Stock              
Tom   AAPL   0  Peter   0   <----- should be Tom
      GOOG   0      0   0
      NFLX   0      0   0
John  AAPL   0   John   0
      GOOG   0      0   0
      NFLX   0      0   0
Peter AAPL   0    Tom   0   <----- should be Peter
      GOOG   0      0  46
      NFLX   0      0   0

#为某些单元格设置值
df.loc[（['Peter'，'John'，'Tom'，'AAPL'），1]=['Peter'，'John'，'Tom']
打印（df）#错误！！！

像这样，为每个元素提供完整的索引

df.loc[[（'Peter'，'AAPL'），（'John'，'AAPL'），（'Tom'，'AAPL'）]，1]=['Peter'，'John'，'Tom']
打印（df）

注意，重要的是要注意，当涉及索引时，元组和列表在pandas中的处理方式并不相同。元组被解释为一个多级键，而列表用于指定多个键。或者换句话说，元组水平移动（遍历级别），列表垂直移动（扫描级别）

---

虽然我不知道是什么导致了这个问题，但可以通过更精确地处理多索引数据来解决这个问题

df.loc[[('Peter','AAPL'),('John','AAPL'),('Tom','AAPL')],1] = ['Peter','John','Tom']
print(df) # this one works as you would expect

# to make it a bit more automated (create index from list, set 1st column to appropriate list item
# name list:
pjt = ['Peter','John','Tom']
# index list built from name list
pjt_aapl = [ (name,'AAPL') for name in ['Peter','John','Tom'] ]
# set first column to name
df.loc[ pjt_aapl, 1] = pjt

干杯， 杰西