Python 具有所有相同行的多级数据帧

我有一个多级数据帧df1：

FE             F1        F2
C_Step                     
UNKNOWN  0.360360  0.155039
fair     0.135135  0.348837
good     0.180180  0.310078
poor     0.324324  0.186047

FE             F1        F2
C_Step                     
UNKNOWN  0.360360  0.155039
fair     0.360360  0.155039
good     0.360360  0.155039
poor     0.360360  0.155039

我想用未知索引的行填充所有数据帧。在生成的数据帧中，所有行都是相同的

所需数据帧df1：

FE             F1        F2
C_Step                     
UNKNOWN  0.360360  0.155039
fair     0.135135  0.348837
good     0.180180  0.310078
poor     0.324324  0.186047

FE             F1        F2
C_Step                     
UNKNOWN  0.360360  0.155039
fair     0.360360  0.155039
good     0.360360  0.155039
poor     0.360360  0.155039

---

这不是一个多级数据帧。您的数据帧只有其

索引

和

列

属性的名称

您可以使用列表或NumPy数组进行分配，使用来选择第一行

df = pd.DataFrame({'F1': [0.36036, 0.36036, 0.36036, 0.36036],
                   'F2': [0.155039, 0.155039, 0.155039, 0.155039]},
                  index=pd.Index(['UNKNOWN', 'fair', 'good', 'poor'], name='C_step'),
                  columns=pd.Index(['F1', 'F2'], name='FE'))
print(df)
# FE             F1        F2
# C_Step                     
# UNKNOWN  0.360360  0.155039
# fair     0.135135  0.348837
# good     0.180180  0.310078
# poor     0.324324  0.186047

df[['F1', 'F2']] = df.iloc[0].values

print(df)
# FE            F1        F2
# C_Step                    
# UNKNOWN  0.36036  0.155039
# fair     0.36036  0.155039
# good     0.36036  0.155039
# poor     0.36036  0.155039

---

这不是一个多级数据帧。您的数据帧只有其

索引

和

列

属性的名称

您可以使用列表或NumPy数组进行分配，使用来选择第一行

df = pd.DataFrame({'F1': [0.36036, 0.36036, 0.36036, 0.36036],
                   'F2': [0.155039, 0.155039, 0.155039, 0.155039]},
                  index=pd.Index(['UNKNOWN', 'fair', 'good', 'poor'], name='C_step'),
                  columns=pd.Index(['F1', 'F2'], name='FE'))
print(df)
# FE             F1        F2
# C_Step                     
# UNKNOWN  0.360360  0.155039
# fair     0.135135  0.348837
# good     0.180180  0.310078
# poor     0.324324  0.186047

df[['F1', 'F2']] = df.iloc[0].values

print(df)
# FE            F1        F2
# C_Step                    
# UNKNOWN  0.36036  0.155039
# fair     0.36036  0.155039
# good     0.36036  0.155039
# poor     0.36036  0.155039

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