python 如何防止panda Dataframe 中附加索引的重复数据

14ifxucb 于 2023-03-11 发布在 Python

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我想看看当我在Excel工作表中添加一个新的索引时，我如何添加新的数据。这就是我的意思：
图片1（我的代码当前输出的内容）：

图片2（我希望它输出的内容）：

我想将[1, 2]添加到第1行，数据类型为2，将[3, 4]添加到第2行，数据类型为2。下面是图片1的代码：

import pandas as pd

# Create a Pandas dataframe from the data.
df1 = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd']],
                    index=['row 1', 'row 2'],
                    columns=['col 1', 'col 2'])

# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx', engine='xlsxwriter')

# Add extra index
new_idx = pd.Index(['data type 1', 'data type 2'])
mi1 = pd.MultiIndex.from_product([df1.index, new_idx])
out1 = df1.reindex(df1.index.repeat(len(new_idx))).set_index(mi1)

# Convert the dataframe to an XlsxWriter Excel object.
out1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

# Close the Pandas Excel writer and output the Excel file.
writer.close()

有没有可能的办法做到这一点？

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/75701970/how-to-prevent-repeating-data-for-additional-indexes-in-a-pandas-dataframe

1条答案

按热度按时间

vjhs03f71#

slice(None)可用于选择该级别的所有行。由于要更改level=1中索引为'data type 2'的值，请尝试以下操作：

# write new values to data type 2 indices
out1.loc[(slice(None), 'data type 2'), :] = [[1, 2], [3, 4]]

完整的代码如下所示：

# Create a Pandas dataframe from the data.
df1 = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd']], index=['row 1', 'row 2'], columns=['col 1', 'col 2'])

# # Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx', engine='xlsxwriter')

# Add extra index
new_idx = pd.Index(['data type 1', 'data type 2'])
mi1 = pd.MultiIndex.from_product([df1.index, new_idx])
out1 = df1.reindex(df1.index.repeat(len(new_idx))).set_index(mi1)

# write new values to data type 2 indices
out1.loc[(slice(None), 'data type 2'), :] = [[1, 2], [3, 4]]    # <-- add this line

# # Convert the dataframe to an XlsxWriter Excel object.
out1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

writer.close()

然后pd.read_excel('pandas_simple.xlsx', index_col=[0,1])生成以下帧：

另一种方法是改变构造out1的方式;使用与df1相同的“元数据”构建另一个 Dataframe ，并将两者连接，而不是重新索引df1：

out1 = (
    pd.concat({
        'data type 1': df1, 
        'data type 2': pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=df1.columns, index=df1.index)
    }).swaplevel().sort_index()
)

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