Je voudrais ajouter une colonne au deuxième niveau d'une trame de données de colonne multi-index.
In [151]: df
Out[151]:
first bar baz
second one two one two
A 0.487880 -0.487661 -1.030176 0.100813
B 0.267913 1.918923 0.132791 0.178503
C 1.550526 -0.312235 -1.177689 -0.081596
L'astuce habituelle de l'affectation directe ne fonctionne pas:
In [152]: df['bar']['three'] = [0, 1, 2]
In [153]: df
Out[153]:
first bar baz
second one two one two
A 0.487880 -0.487661 -1.030176 0.100813
B 0.267913 1.918923 0.132791 0.178503
C 1.550526 -0.312235 -1.177689 -0.081596
Comment puis-je ajouter la troisième ligne sous "bar"?
C'est en fait assez simple (FWIW, j'ai d'abord pensé à le faire à votre façon):
df['bar', 'three'] = [0, 1, 2]
df = df.sort_index(axis=1)
print(df)
bar baz
one two three one two
A -0.212901 0.503615 0 -1.660945 0.446778
B -0.803926 -0.417570 1 -0.336827 0.989343
C 3.400885 -0.214245 2 0.895745 1.011671
Si nous voulons ajouter une colonne à plusieurs niveaux:
Source DF:
In [221]: df
Out[221]:
first bar baz
second one two one two
A -1.089798 2.053026 0.470218 1.440740
B 0.488875 0.428836 1.413451 -0.683677
C -0.243064 -0.069446 -0.911166 0.478370
Option 1: ajout du résultat de la division: bar / baz
en tant que nouvelle colonne foo
In [222]: df = df.join(df[['bar']].div(df['baz']).rename(columns={'bar':'foo'}))
In [223]: df
Out[223]:
first bar baz foo
second one two one two one two
A -1.089798 2.053026 0.470218 1.440740 -2.317647 1.424980
B 0.488875 0.428836 1.413451 -0.683677 0.345873 -0.627250
C -0.243064 -0.069446 -0.911166 0.478370 0.266761 -0.145172
Option 2: ajout d'une colonne à plusieurs niveaux avec trois "sous-colonnes":
In [235]: df = df.join(pd.DataFrame(np.random.Rand(3,3),
...: columns=pd.MultiIndex.from_product([['new'], ['one','two','three']]),
...: index=df.index))
In [236]: df
Out[236]:
first bar baz new
second one two one two one two three
A -1.089798 2.053026 0.470218 1.440740 0.274291 0.636257 0.091048
B 0.488875 0.428836 1.413451 -0.683677 0.668157 0.456931 0.227568
C -0.243064 -0.069446 -0.911166 0.478370 0.333824 0.363060 0.949672