Python 将熊猫系列作为列添加到多索引的数据帧填充级别
我有一个具有多索引的数据帧,以及一系列:Python 将熊猫系列作为列添加到多索引的数据帧填充级别,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我有一个具有多索引的数据帧,以及一系列: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'foo':['A','A','A','B','B','B','C','C','C'], 'bar':[1,2,3,1,2,3,1,2,3], 'vals':np.random.randn(9)}) df.set_index(['foo','bar'], inpl
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'foo':['A','A','A','B','B','B','C','C','C'],
'bar':[1,2,3,1,2,3,1,2,3],
'vals':np.random.randn(9)})
df.set_index(['foo','bar'], inplace=True)
s = pd.Series(['ham','eggs','cheese'])
我想将该系列添加为一个新列,填充每个级别的foo。有人能指出一种有效的方法吗
感谢您可以通过索引值创建新列,通过foo
值更改系列
的索引,并通过创建的字典更改它们:
但是保持一个多索引索引为['foo','bar',并将's'作为一个新列?太好了!这将有助于减少我的新手脚本中的代码行。非常感谢。如果我的回答有帮助,别忘了。谢谢
s.index = ['A','B','C']
print s
A ham
B eggs
C cheese
dtype: object
df['new'] = df.index.get_level_values('foo')
print df
vals new
foo bar
A 1 -2.877779 A
2 -0.661478 A
3 0.705928 A
B 1 -0.358598 B
2 0.731982 B
3 -0.036367 B
C 1 0.588914 C
2 -0.779635 C
3 0.476337 C
df['new'] = df['new'].map(s.to_dict())
print df
vals new
foo bar
A 1 -2.877779 ham
2 -0.661478 ham
3 0.705928 ham
B 1 -0.358598 eggs
2 0.731982 eggs
3 -0.036367 eggs
C 1 0.588914 cheese
2 -0.779635 cheese
3 0.476337 cheese