对数据框中第二级中具有相同名称的列进行操作

Question

我有一个列上带有多索引的数据框：

df = pd.DataFrame({('a', 'status'): [0.1, 0.2, 0.3],
                   ('a', 'value'): [1.1, 1.2, 1.3],
                   ('b', 'status'): [0.1, 0.2, 0.3],
                   ('b', 'value'): [2.1, 2.2, 2.3],
                   ('c', 'status'): [0.1, 0.2, 0.3]})

我的目标是将所有

value

列乘以一个标量，或者向它们添加一个标量。我一直在努力寻找与直接索引或

iloc

一起使用的适当表达式，但似乎找不到合适的表达式。以下是一些失败的尝试：

>>> df[(None, 'value')] += 2
...
KeyError: 2

>>> df.iloc[:, (None, 'value')] += 2
...
IndexingError: Too many indexers

我认为制作列的掩码或索引是可能的，尽管不是很优雅，所以我尝试了：

>>> df.columns.levels[1] == 'value'
array([False,  True])

这对我拥有的五个实际列没有帮助。

Answer 1

您需要切片机：

df.loc[:, (slice(None), "value")] +=2

#another variant
# df.loc[:, pd.IndexSlice[:, "value"]] += 2

输出：

print(df)

       a            b            c
  status value status value status
0    0.1   3.1    0.1   4.1    0.1
1    0.2   3.2    0.2   4.2    0.2
2    0.3   3.3    0.3   4.3    0.3

Answer 2

使用

df.where()

是一种选择：

m = df.columns.get_level_values(1) == 'value'

df.add(2).where([m]*df.shape[0],df)

或

df.add((df.columns.get_level_values(1) == 'value')*2)

输出：

       a            b            c
  status value status value status
0    0.1   3.1    0.1   4.1    0.1
1    0.2   3.2    0.2   4.2    0.2
2    0.3   3.3    0.3   4.3    0.3