Python 在panda dataframe中使用多列作为索引

我很抱歉，如果我的问题是初步的或已经得到了回答，我仍然是非常新的编程

我正试图编写一个python脚本来自动处理一堆.csv文件，并根据ID所在的列将数据写入不同的列

比如说,

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID1': ["A12", "A13", "A14"],'Data1': [0,0,0], 
               'ID2': ["B12", "B13", "B14"],'Data2': [0,0,0],})

给予

      ID1  Data1  ID2  Data2
0  A12      0  B12      0
1  A13      0  B13      0
2  A14      0  B14      0

假设我有B14的数据，我希望数据显示在

Data2

中，与

B14

位于同一行。使用

df.iloc

是不可能的，因为我有大约400个数据集在8列上排列

我期望的结果是

      ID1  Data1  ID2  Data2
0  A12      0  B12      0
1  A13      0  B13      0
2  A14      0  B14      somedata

---

有点不确定你在问什么。如果要将数据插入列Data2中的数据框，其中ID2为B14，可以按如下方式执行：

df.loc[df.ID2 == "B14", "Data2"] = 1

DataFrame现在是：

   ID1  Data1  ID2  Data2
0  A12      0  B12      0
1  A13      0  B13      0
2  A14      0  B14      0

         Data1  Data2
ID1 ID2              
A12 B12      0      0
A13 B13      0      0
A14 B14      0      0

添加多级索引：

df.set_index(['ID1', 'ID2'], inplace=True)

DataFrame现在是：

   ID1  Data1  ID2  Data2
0  A12      0  B12      0
1  A13      0  B13      0
2  A14      0  B14      0

         Data1  Data2
ID1 ID2              
A12 B12      0      0
A13 B13      0      0
A14 B14      0      0

查询二级索引：

df2.xs('B14', level=1)

结果：

     Data1  Data2
ID1              
A14      0      0

---

嗨，我不明白你的问题：你说的“我希望数据显示在数据2中与B14在同一行”是什么意思？你能同时添加你想要的输出吗？对不起，模棱两可，基本上我希望数据显示在B14的右边，我在编辑中添加了我想要的结果