python - pandas - 根据变量将值添加到带标题的列中到 multiindex (标题)中

Question

首先，我创建了一个 pandas 多索引数据框 (df)。其次，我有变量和数据框(df_TV)。我喜欢根据变量“TV_Object”、“TV_weight”、“TV_room”和索引将“df_TV”中的值添加到“df”中。另外，我喜欢在多重索引的最低级别添加“TV”。

创建多索引 df:

header = pd.MultiIndex.from_product([
    ['Electrical Device', 'piece of furniture'],
    ['>10 Kilogramm','<10 Kilogramm'],        
    ['Kitchen', 'Living Room','Bathroom'],
    ], names=['Object','weight', 'room'])
df = pd.DataFrame(index=['a','b','c','d','e'], columns=header)
df

创建变量和 df_TV:

TV_Object = 'Electrical Device'
TV_weight = '>10 Kilogramm'
TV_room = 'Living Room'

df_TV = pd.DataFrame(np.random.randn(5,1), index=['a','b','c','d','e'], columns=['TV'])
df_TV  

我知道，这些值将通过索引 a、b、c 等添加，并且新的多索引 header “TV”位于“客厅”其次是值(value)观。感谢您的想法/解决方案和您的时间!

Answer 1

这里是:

解决方案

df[(TV_Object, TV_weight, TV_room)] = df_TV['TV']

输出

print(df.to_string())

Object Electrical Device                                                         piece of furniture                                                        
weight     >10 Kilogramm                      <10 Kilogramm                           >10 Kilogramm                      <10 Kilogramm                     
room             Kitchen Living Room Bathroom       Kitchen Living Room Bathroom            Kitchen Living Room Bathroom       Kitchen Living Room Bathroom
a                    NaN    0.495962      NaN           NaN         NaN      NaN                NaN         NaN      NaN           NaN         NaN      NaN
b                    NaN   -1.040295      NaN           NaN         NaN      NaN                NaN         NaN      NaN           NaN         NaN      NaN
c                    NaN   -0.653766      NaN           NaN         NaN      NaN                NaN         NaN      NaN           NaN         NaN      NaN
d                    NaN   -0.152420      NaN           NaN         NaN      NaN                NaN         NaN      NaN           NaN         NaN      NaN
e                    NaN    0.950787      NaN           NaN         NaN      NaN                NaN         NaN      NaN           NaN         NaN      NaN