行を割り当てる前にemptyDataFrameをMultiIndexで作成したいと思います。空のDataFramesがその場でMultiIndexesに割り当てられるのを好まないことがすでにわかっているので、作成中にMultiIndex namesを設定しています。ただし、levelsを割り当てたくありません。これは後で行うためです。これは私がこれまでに得た最高のコードです:
def empty_multiindex(names):
"""
Creates empty MultiIndex from a list of level names.
"""
return MultiIndex.from_tuples(tuples=[(None,) * len(names)], names=names)
それは私に与えます
In [2]:
empty_multiindex(['one','two', 'three'])
Out[2]:
MultiIndex(levels=[[], [], []],
labels=[[-1, -1, -1], [-1, -1, -1], [-1, -1, -1]],
names=[u'one', u'two', u'three'])
そして
In [3]:
DataFrame(index=empty_multiindex(['one','two', 'three']))
Out[3]:
one two three
NaN NaN NaN
まあ、私はこれらのNaNを使用していません。後で簡単に削除できますが、これは明らかにハックなソリューションです。誰かがより良いものを持っていますか?
解決策はラベルを省くことです。これは私にとってはうまくいきます:
>>> my_index = pd.MultiIndex(levels=[[],[],[]],
labels=[[],[],[]],
names=[u'one', u'two', u'three'])
>>> my_index
MultiIndex(levels=[[], [], []],
labels=[[], [], []],
names=[u'one', u'two', u'three'])
>>> my_columns = [u'alpha', u'beta']
>>> df = pd.DataFrame(index=my_index, columns=my_columns)
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [alpha, beta]
Index: []
>>> df.loc[('Apple','banana','cherry'),:] = [0.1, 0.2]
>>> df
alpha beta
one two three
Apple banana cherry 0.1 0.2
お役に立てば幸いです。
もう少し簡単な別の解決策は、関数set_index
を使用することです。
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(columns=['one', 'two', 'three', 'alpha', 'beta'])
>>> df = df.set_index(['one', 'two', 'three'])
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [alpha, beta]
Index: []
>>> df.loc[('Apple','banana','cherry'),:] = [0.1, 0.2]
>>> df
alpha beta
one two three
Apple banana cherry 0.1 0.2
pd.MultiIndex.from_arrays
を使用すると、インデックスを明示的に定義するときに、少し簡潔なソリューションが可能になります。
import pandas as pd
ind = pd.MultiIndex.from_arrays([[]] * 3, names=(u'one', u'two', u'three'))
df = pd.DataFrame(columns=['alpha', 'beta'], index=ind)
df.loc[('Apple','banana','cherry'), :] = [4, 3]
alpha beta
one two three
Apple banana cherry 4 3