Python 更改多索引数据帧中的特定列值

假设我们有以下数据帧

myDF = DataFrame(np.random.randn(4,2), index= [[1,1,2,2],['Mon','Tue','Mon','Tue']])
myDF

             0           1
1   Mon -0.910930    1.592856
    Tue -0.167228   -0.763317
2   Mon -0.926121   -0.718729
    Tue  0.372288   -0.417337

如果要更改索引1中所有行的第一列的值，请尝试执行以下操作：

myDF.ix[1,:][0] = 99

但这不起作用，并返回相同的数据帧不变。我错过了什么。

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谢谢你

当你尝试这样的东西时，熊猫的最新版本会给你一个警告。例如，在版本0.13.1上，您将得到以下结果：

In [4]: myDF.ix[1,:][0] = 99
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead

你所做的被称为，但由于熊猫依赖的numpy内部工作的微妙性，它失败了

您的情况比general warning解决的情况更复杂，因为您有一个多索引。要选择外层标签为

1

且列标签为

0

的所有行，请使用

.loc[1，0]

。（另请参见。）

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当你尝试这样的东西时，熊猫的最新版本会给出警告。例如，在版本0.13.1上，您将得到以下结果：

In [4]: myDF.ix[1,:][0] = 99
SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_index,col_indexer] = value instead

你所做的被称为，但由于熊猫依赖的numpy内部工作的微妙性，它失败了

您的情况比general warning解决的情况更复杂，因为您有一个多索引。要选择外层标签为

1

且列标签为

0

的所有行，请使用

.loc[1，0]

。（另请参见。）

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我相信，我们可以通过以下方式实现真正的灵活性：

index = [idx for idx, vals in enumerate(myDF.index.values) if vals[1] in ['Mon','Wed'] and vals[0] in [2,3,4]]
colums = [0,1]
myDF.iloc[index, columns] = 99

从for循环创建索引不是最有效的方法，因此可以创建一个字典，其中键是多索引元组，值是索引

通过这种方式，我们可以指定要更改两个索引级别中的哪些值。 .xs（）执行类似的操作，但不能通过该函数更改值

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如果有一个更简单的方法，我真的很想找到它。

我相信我们可以通过使用以下方法获得真正的灵活性：

index = [idx for idx, vals in enumerate(myDF.index.values) if vals[1] in ['Mon','Wed'] and vals[0] in [2,3,4]]
colums = [0,1]
myDF.iloc[index, columns] = 99

从for循环创建索引不是最有效的方法，因此可以创建一个字典，其中键是多索引元组，值是索引

通过这种方式，我们可以指定要更改两个索引级别中的哪些值。 .xs（）执行类似的操作，但不能通过该函数更改值

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如果有更简单的方法，我真的很想找到答案。

您在数据帧上使用过.update（）吗？不，更新做了一些非常不同的事情。它将另一个数据帧作为参数。您是否尝试在该数据帧上使用.update（）？不，更新做了一些非常不同的事情。它将另一个数据帧作为参数。我希望更改列中特定索引的所有值。“1月0日”（0.214686）未更改为99。有什么解决办法吗？我明白了。您需要

.loc

（基于标签）而不是

.iloc

（基于位置）。我相应地编辑了答案。我想更改列中特定索引的所有值。“1月0日”（0.214686）未更改为99。有什么解决办法吗？我明白了。您需要

.loc

（基于标签）而不是

.iloc

（基于位置）。我据此编辑了答案。