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python - 以字符串元组作为索引的 Pandas DataFrame

coder 2023-08-19 原文

我在这里感觉到一些奇怪的 pandas 行为。我有一个看起来像的数据框

df = pd.DataFrame(columns=['Col 1', 'Col 2', 'Col 3'],
                  index=[('1', 'a'), ('2', 'a'), ('1', 'b'), ('2', 'b')])

In [14]: df
Out[14]:
       Col 1 Col 2 Col 3
(1, a)   NaN   NaN   NaN
(2, a)   NaN   NaN   NaN
(1, b)   NaN   NaN   NaN
(2, b)   NaN   NaN   NaN

我可以设置任意元素的值

In [15]: df['Col 2'].loc[('1', 'b')] = 6

In [16]: df
Out[16]:
       Col 1 Col 2 Col 3
(1, a)   NaN   NaN   NaN
(2, a)   NaN   NaN   NaN
(1, b)   NaN     6   NaN
(2, b)   NaN   NaN   NaN

但是当我使用相同的语法引用我刚刚设置的元素时，我得到了

In [17]: df['Col 2'].loc[('1', 'b')]
KeyError: 'the label [1] is not in the [index]'

有人可以告诉我我做错了什么或者为什么会出现这种行为吗？我是否根本不允许将索引设置为多元素元组？

编辑

显然，将元组索引包装在列表中是可行的。

In [38]: df['Col 2'].loc[[('1', 'b')]]
Out[38]:
(1, b)    6
Name: Col 2, dtype: object

虽然我在实际用例中仍然遇到一些奇怪的行为，所以很高兴知道这是否不是推荐的用法。

最佳答案

选择括号中的元组被视为包含要检索的元素的序列。这就像您将 ['1', 'b'] 作为参数传递一样。因此 KeyError 消息:pandas 试图找到键 '1' 但显然没有找到它。

这就是为什么当你添加额外的括号时它起作用的原因，因为现在参数变成了一个元素的序列 - 你的元组。

您应该避免在选择中处理列表和元组参数的歧义。根据索引是简单索引还是多索引，行为也可能不同。

无论如何，如果您在这里询问建议，我看到的是您应该尽量不要构建由元组组成的简单索引:如果您实际构建多索引，pandas 会工作得更好并且使用起来会更强大:

df = pd.DataFrame(columns=['Col 1', 'Col 2', 'Col 3'],
                  index=pd.MultiIndex.from_tuples([('1', 'a'), ('2', 'a'), ('1', 'b'), ('2', 'b')]))

df['Col 2'].loc[('1', 'b')] = 6

df['Col 2'].loc[('1', 'b')]
Out[13]: 6

df
Out[14]: 
    Col 1 Col 2 Col 3
1 a   NaN   NaN   NaN
2 a   NaN   NaN   NaN
1 b   NaN     6   NaN
2 b   NaN   NaN   NaN

关于python - 以字符串元组作为索引的 Pandas DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40186361/

DataFramepython39NaNColpandasindexing

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