我想知道是否有一种等效的方法可以向具有MultiIndex的Series或DataFrame添加行,就像使用单个索引时那样,即使用.ix或.loc?
我认为自然的方式应该是类似于
row_to_add = pd.MultiIndex.from_tuples()
df.ix[row_to_add] = my_row
但这会引发 KeyError 错误。我知道可以使用 .append(),但是我认为使用 .ix[] 或 .loc[] 更加简洁。
以下是一个示例:
>>> df = pd.DataFrame({'Time': [dt.datetime(2013,2,3,9,0,1), dt.datetime(2013,2,3,9,0,1)], 'hsec': [1,25], 'vals': [45,46]})
>>> df
Time hsec vals
0 2013-02-03 09:00:01 1 45
1 2013-02-03 09:00:01 25 46
[2 rows x 3 columns]
>>> df.set_index(['Time','hsec'],inplace=True)
>>> ind = pd.MultiIndex.from_tuples([(dt.datetime(2013,2,3,9,0,2),0)],names=['Time','hsec'])
>>> df.ix[ind] = 5
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#201>", line 1, in <module>
df.ix[ind] = 5
File "C:\Program Files\Python27\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 96, in __setitem__
indexer = self._convert_to_indexer(key, is_setter=True)
File "C:\Program Files\Python27\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 967, in _convert_to_indexer
raise KeyError('%s not in index' % objarr[mask])
KeyError: "[(Timestamp('2013-02-03 09:00:02', tz=None), 0L)] not in index"
x.sort_index()
也可用于将具有类似MultiIndex的行可视化组合。 - Russell Burdt