python - puertos - logstash tutorial español

Creando un MultiIndex vacío

Question

Me gustaría crear un DataFrame vacío con un MultiIndex antes de asignarle filas. Ya encontré que a los DataFrames vacíos no les gusta que se asignen MultiIndexes sobre la marcha, así que estoy configurando los nombres de MultiIndex durante la creación. Sin embargo, no quiero asignar niveles , ya que esto se hará más adelante. Este es el mejor código que tengo hasta ahora:

def empty_multiindex(names):
"""
Creates empty MultiIndex from a list of level names.
"""
return MultiIndex.from_tuples(tuples=[(None,) * len(names)], names=names)

Lo que me da

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''])

y

In [3]:
DataFrame(index=empty_multiindex([''one'',''two'', ''three'']))
Out[3]:
one two three
NaN NaN NaN

Bueno, no tengo uso para estos NaNs. Puedo soltarlos fácilmente más tarde, pero esto es obviamente una solución pirata. ¿Alguien tiene uno mejor?

Answer 1

La solución es dejar fuera las etiquetas. Esto funciona bien para mi:

>>> 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

¡Espero que ayude!

Answer 2

Otra solución que quizás sea un poco más simple es usar la función set_index :

>>> 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