如何在Python中使用多索引数据框

Question

我有这个数据框，约束如下：

L_model.constraint_b1 = pyo.ConstraintList()
for i in range(len(initial_demand)):
    for k in range(Nb):
        for t in demand.index:
            for e in range(len(bl_inx)):
                if k == bl_inx.inx[e] - 1:
                    L_model.constraint_b1.add(dft[i, k, t] <= dftmax.iloc[t, k, i])

如何重写约束表达式，使用条件语句根据 k 的值从 dftmax 中选择正确的列“i”和行“t”，以便当 k 等于 0 时，约束为：

dft[i, k, t] <= dftmax.iloc[i,0,t]

在哪里

i=0,1,2,3

和

t=0 to 23

我以前的代码是：

L_model.constraint_b1 = pyo.ConstraintList()
for i in range(len(initial_demand)):
    for k in range(Nb):
        for t in demand.index:
            if k == 0:
                L_model.constraint_b1.add(dft[i, k, t] <= Q1.iloc[t][i])
            elif k == 1:
                L_model.constraint_b1.add(dft[i, k, t] <= Q2.iloc[t][i])
            if k == 2:
                L_model.constraint_b1.add(dft[i, k, t] <= Q3.iloc[t][i])

并且它工作正常，现在我想使用多索引数据帧（dftmax）而不是只有一个索引的 q1、q2、q3。

这是我的数据框：

Answer 1

我不知道您的确切问题是什么，代码是否有效，但没有提供正确的结果，或者是否存在错误。但在我看来，您没有为 MultiIndex 数据框正确使用 .iloc 运算符，这应该会导致如下错误：

IndexingError：索引器太多

如果确实如此，为了使您的代码正常工作，您应该按以下方式使用 .iloc：

dftmax.iloc[row, i]

；其中 row 表示数据帧的行（当 time=1 且 k=1 row=5 时）

否则你可以通过以下方式使用 .loc 运算符：

dftmax.loc[(t,k), column_name]

P.S.：您应该澄清您遇到的确切问题是什么（例如错误或代码未给出您期望的结果），以便能够获得更好的答案