提问人：Aster 提问时间：11/11/2023 更新时间：11/11/2023 访问量：42
Python Pandas - 重复字典以适应 MultiIndex Dataframe
Python Pandas - Repeat dict to fit in MultiIndex Dataframe
问：
我有想要使用的 MultiIndex Dataframe 的结构（灵感来自文档）。我想用一个字典在每个级别上实例化它。
MultiIndex DataFrame 常规结构：
import pandas as pd
def mklbl(prefix, n):
return ["%s%s" % (prefix, i) for i in range(n)]
miindex = pd.MultiIndex.from_product(
[mklbl("X", 2), mklbl("Y", 2), mklbl("Z", 2)]
)
columns = ['A', 'B', 'C']
dfmi = (
pd.DataFrame(
# Code below from the documentation. To replace??
# np.arange(len(miindex) * len(columns)).reshape(
# (len(miindex), len(columns))
),
index=miindex,
columns=columns,
)
.sort_index()
.sort_index(axis=1)
)
我希望以某种方式将上面注释的代码替换为以下字典的几次重复，这些字典适合 MultiIndex，
my_dict = {'A': [False, False, True, True],
'B': [False, True, False, True],
'C': [0, 0, 0, 0]}
这样我最终的结果：
A B C
X0 Y0 Z0 False False 0
False True 0
True False 0
True True 0
Z1 False False 0
False True 0
True False 0
True True 0
Y1 Z0 False False 0
False True 0
True False 0
True True 0
Z1 False False 0
False True 0
True False 0
True True 0
X1 Y0 Z0 False False 0
False True 0
True False 0
True True 0
Z1 False False 0
False True 0
True False 0
True True 0
Y1 Z0 False False 0
False True 0
True False 0
True True 0
Z1 False False 0
False True 0
True False 0
True True 0
我试着玩，但没有成功。可能吗？pd.concat()
答：
2赞
mozway
11/11/2023
#1
您可以结合使用 concat 和 itertools.product：
from itertools import product
prod = product(mklbl("X", 2), mklbl("Y", 2), mklbl("Z", 2))
tmp = pd.DataFrame(my_dict)
out = pd.concat({p: tmp for p in prod})
或者，如果您已经有 ，请使用交叉合并：dfmi
out = (dfmi[[]]
.reset_index()
.merge(pd.DataFrame(my_dict), how='cross')
)
out = (out
.set_index(list(out)[:dfmi.index.nlevels])
.rename_axis(index=[None]*dfmi.index.nlevels)
)
输出：
A B C
X0 Y0 Z0 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Z1 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Y1 Z0 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Z1 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
X1 Y0 Z0 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Z1 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Y1 Z0 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Z1 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
2赞
Eelco van Vliet
11/11/2023
#2
为了用字典填充你的数据帧，你应该再添加一个级别，你的数据帧列的长度：
miindex = pd.MultiIndex.from_product(
[mklbl("X", 2), mklbl("Y", 2), mklbl("Z", 2), mklbl("", 4)]
)
然后，您可以通过遍历索引来添加字典，如下所示：
data_df = pd.DataFrame(index=miindex, columns=columns)
for index_x, data_x in data_df.groupby(level=0, ):
for index_y, data_y in data_x.loc[index_x].groupby(level=0):
for index_z, data_z in data_y.loc[index_y].groupby(level=0):
for col_name, col_values in imy_dict.items():
data_df.loc[(index_x, index_y, index_z), col_name] = col_values
结果如下所示：
print(data_df)
A B C
X0 Y0 Z0 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Z1 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Y1 Z0 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Z1 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
X1 Y0 Z0 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Z1 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Y1 Z0 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
Z1 0 False False 0
1 False True 0
2 True False 0
3 True True 0
上一个：使用元组进行多索引
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