Python 如何基于其他列值重命名数据帧索引标签
我有一个df，我正试图根据同一行上的列的值更新multiIndex中一些标签的值 目前，我降低了索引级别，并使用了一些掩蔽，就好像它是一个值列一样，但我觉得必须有一种更干净的方法来实现这一点Python 如何基于其他列值重命名数据帧索引标签,python,pandas,Python,Pandas,我有一个df，我正试图根据同一行上的列的值更新multiIndex中一些标签的值 目前，我降低了索引级别，并使用了一些掩蔽，就好像它是一个值列一样，但我觉得必须有一种更干净的方法来实现这一点 iterables=[['bar'，baz'，foo'，qux']，['A'，B']] index=pd.MultiIndex.from_product（iterables，name=['loadcase'，'location']） df=pd.DataFrame（np.random.randn（8,3），
iterables=[['bar'，baz'，foo'，qux']，['A'，B']]
index=pd.MultiIndex.from_product（iterables，name=['loadcase'，'location']）
df=pd.DataFrame（np.random.randn（8,3），index=index，columns=['fx'，'fy'，'fz']））
df
fx fy fz
装载箱位置
钢筋A-3.8e-01 2.3e-01-2.3e+00
B-1.4e+00-7.4e-01 2.6e-01
baz A 1.1e+00-1.1e+00-1.2e-01
B 5.6e-01 3.7e-01 2.8e+00
foo A 6.2e-02-6.2e-02-9.7e-01
B-5.7e-01-6.4e-01-1.1e+00
qux A 2.5e+00-1.0e-01 4.1e-02
B-9.2e-01 9.8e-02-1.0e+00
#删除索引位置，以便轻松搜索。
df.reset_索引（level=“location”，inplace=True）
掩码=（df[“位置”]='A'）&（df[“fx”]<0）
df[“location”].loc[mask]=“{}\u NEG”.format（'A'））
mask2=df[“位置”]=“A”
df[“location”].loc[mask2]=“{}\u POS.format（'A'））
#像标准一样返回索引
df.reset_索引（原地=真）
df.set_索引（[“loadcase”，“location”]，inplace=True）
fx fy fz
装载箱位置
巴内-3.8e-01 2.3e-01-2.3e+00
B-1.4e+00-7.4e-01 2.6e-01
巴兹A_位置1.1e+00-1.1e+00-1.2e-01
B 5.6e-01 3.7e-01 2.8e+00
foo A_位置6.2e-02-6.2e-02-9.7e-01
B-5.7e-01-6.4e-01-1.1e+00
qux A_位置2.5e+00-1.0e-01 4.1e-02
B-9.2e-01 9.8e-02-1.0e+00
谢谢 我终于用DataFrame解决了这个问题。rename（）函数我终于用DataFrame解决了这个问题。rename（）函数您的数据框有两列名为
fxfxfxfx