如果多索引对象中不存在行的索引，则用NaN替换数据框中的某些值

Question

我有一个非常大的数据帧，类似于：

    Customer_Id   Day    Hour   Latitude   Longitude     
0.        a        dd     hh      x1         y1
1.        a        dd     hh'     x2         y2
2.        a        dd     hh'     x3         y3
3.        b        dd     hh'     x4         y4

然后我有一个对象（我可以在必要时将其转换为DataFrame），每个客户每小时每小时经纬度经过一次采样。但是，Customer_Id，Day和Hour都是这里的索引，而不是之前。它看起来像这样：

                                 Latitude   Longitude
Customer_Id    Day     Hour
    a          dd       hh         x1         y1
               dd       hh'        x3         y3
    b          dd       hh'        x4         y4

以前，我有两个数据帧，每个只有一个索引（让我们称之为df1为第一个，这里是firt数据帧，df2是第二个，这是我拥有的单个索引数据帧而不是第二个对象）所以我用过的：

df1['Latitude']= np.where((~df1.index.isin(df2.index)), np.nan, df1['Latitude'])

以前此代码有效，但现在在这种新方案下它返回此错误：

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

我试图相应地更改代码，但它不起作用。有人可以看一下吗？

Answer 1

您需要使用DataFrame.reset_index重置索引：

df1['Latitude']= np.where((~df1.index.isin(df2.reset_index().index)), np.nan, df1['Latitude'])

print(df1)
  Customer_Id Day Hour Latitude Longitude
0           a  dd   hh       x1        y1
1           a  dd  hh'       x2        y2
2           a  dd  hh'       x3        y3
3           b  dd  hh'      NaN        y4

reset_index有什么作用？ 它将索引转换回列：

print(df2.reset_index())
  Customer_Id Day Hour Latitude Longitude
0           a  dd   hh       x1        y1
1           a  dd  hh'       x3        y3
2           b  dd  hh'       x4        y4