用另一个多索引序列屏蔽数据帧

Question

我有一个数据帧，我想用多索引序列的布尔值屏蔽(转换为NaN(，其中序列的多索引也是数据帧中的列名。例如，如果df是：

df = pd.DataFrame({ 'A': (188, 750, 1330, 1385, 188, 750, 810, 1330, 1385),
'B': (1, 2, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5),
'C': (2, 5, 7, 2, 5, 5, 3, 7, 2),
'D': ('foo', 'foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar', 'bar') })
A    B  C   D
0   188  1  2   foo
1   750  2  5   foo
2   1330 4  7   foo
3   1385 5  2   foo
4   188  1  5   bar
5   750  2  5   bar
6   810  3  3   bar
7   1330 4  7   bar
8   1385 5  2   bar

多索引序列CCD_ 2为：

arrays = [('188', '750', '810', '1330', '1385'),
('1', '2', '3', '4', '5')]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['A', 'B'])
ser = pd.Series([False, False, True, False, True], index=index)
A     B
188   1    False
750   2    False
810   3    True
1330  4    False
1385  5    True
dtype: bool

我如何屏蔽(转换为NaN(df中C列的值，其中条目是系列ser中的False，以便以最终的数据帧结束，该数据帧看起来像：

A    B  C   D
0   188  1  2   foo
1   750  2  5   foo
2   1330 4  7   foo
3   1385 5  NaN foo
4   188  1  5   bar
5   750  2  5   bar
6   810  3  NaN bar
7   1330 4  7   bar
8   1385 5  NaN bar

Answer 1

更改ser:的初始化步骤

arrays = [('188', '750', '810', '1330', '1385'),
('1', '2', '3', '4', '5')]
# Note: The change is in this step - make the levels numeric.
tuples = list(zip(*map(pd.to_numeric, arrays)))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['A', 'B'])
ser = pd.Series([False, False, True, False, True], index=index)

将index的级别初始化为具有与"A"one_answers"B"相同的数据类型。希望这不应该成为一个问题。

这将使我们能够使用loc和基于索引的选择和分配来构建一个简单得多的解决方案。

u = df.set_index(['A', 'B'])
u.loc[ser.index[ser], 'C'] = np.nan
u.reset_index()
A  B    C    D
0   188  1  2.0  foo
1   750  2  5.0  foo
2  1330  4  7.0  foo
3  1385  5  NaN  foo
4   188  1  5.0  bar
5   750  2  5.0  bar
6   810  3  NaN  bar
7  1330  4  7.0  bar
8  1385  5  NaN  bar

---

如果您面临ser的情况，并且需要更改索引的数据类型，则可以使用pd.Index.set_levels中的列表理解快速重新构建索引。

ser.index = ser.index.set_levels([l.astype(int) for l in ser.index.levels]) 
# Alternative,
# ser.index = ser.index.set_levels([
#     pd.to_numeric(l) for l in ser.index.levels]) 

现在，这个工作：

u = df.set_index(['A', 'B'])
u.loc[ser.index[ser], 'C'] = np.nan
u.reset_index()
A  B    C    D
0   188  1  2.0  foo
1   750  2  5.0  foo
2  1330  4  7.0  foo
3  1385  5  NaN  foo
4   188  1  5.0  bar
5   750  2  5.0  bar
6   810  3  NaN  bar
7  1330  4  7.0  bar
8  1385  5  NaN  bar

注意loc中的ser.index[ser]索引步骤，我们直接使用ser的索引而不是index。

Answer 2

使用isin检查两个MultiIndex:之间的成员关系

#convert columns to strings for same types of levels
df[['A','B']] = df[['A','B']].astype(str)
df.loc[df.set_index(['A','B']).index.isin(ser.index[ser]), 'C'] = np.nan
print (df)
A  B    C    D
0   188  1  2.0  foo
1   750  2  5.0  foo
2  1330  4  7.0  foo
3  1385  5  NaN  foo
4   188  1  5.0  bar
5   750  2  5.0  bar
6   810  3  NaN  bar
7  1330  4  7.0  bar
8  1385  5  NaN  bar

Answer 3

使用：

# Converting ser to a dataframe 
ndf = pd.DataFrame(ser).reset_index()
# Fetching B values against which C values needs to be mapped to NaN
idx = ndf[ndf.iloc[:,2] == True].B.values
# Fetching df index where C values needs to be mapped to NaN
idx_ = df[df.B.isin(idx)].index
# Mapping of C values to NaN
df.loc[idx_,'C'] = np.NaN

+---+------+---+-----+-----+
|   |   A  | B |  C  |  D  |
+---+------+---+-----+-----+
| 0 |  188 | 1 | 2.0 | foo |
| 1 |  750 | 2 | 5.0 | foo |
| 2 | 1330 | 4 | 7.0 | foo |
| 3 | 1385 | 5 | NaN | foo |
| 4 |  188 | 1 | 5.0 | bar |
| 5 |  750 | 2 | 5.0 | bar |
| 6 |  810 | 3 | NaN | bar |
| 7 | 1330 | 4 | 7.0 | bar |
| 8 | 1385 | 5 | NaN | bar |
+---+------+---+-----+-----+