设置值

Question

我有一个MultiIndex数据框，看起来像如下：

In [1349]: print simple 

     E 
S C R  
0 C0 R0 0 
    R1 1 
    R2 2 
    R3 3 
    C1 R0 1 
    R1 2 
    R2 3 
    R3 4 
    C2 R0 2 
    R1 3 
    R2 4 
    R3 5 

每C列聚集E列后，我得到如下：

In [1352]: print simple.groupby(level=['S','C']).sum() 

     E 
S C  
0 C0 6 
    C1 10 
    C2 14 

基本上计数E在C指数的数量。我想要做的是将原始数据帧中的E值设置为任意值，具体取决于聚合结果。例如，如果集合> =某个值，则将所有E设置为0，组(C)。

在这种情况下

由于E为C0的总数是6，我想的E设置为零任何C*其中总和是> = 6，以显示类似：

In [1349]: print df 

     E 
S C R  
0 C0 R0 0 
    R1 0 
    R2 0 
    R3 0 
    C1 R0 1 
    R1 2 
    R2 3 
    R3 4 
    C2 R0 2 
    R1 3 
    R2 4 
    R3 5 

我能够用下面的代码它做的，但它是不可伸缩的，我相信一定有更好的方法来做到这一点：我认为你可以使用transform创建布尔面具

s3 = (simple.groupby(level=['S','C']).aggregate(sum)< 7) 
s3=s3[s3['E']==True] 
simple_orig = simple.copy() 
for idx in s3.index: 
    simple.ix[idx]= 0 
print simple 
print simple_orig 
      E 
    S C R  
    0 C0 R0 0 
     R1 0 
     R2 0 
     R3 0 
     C1 R0 1 
     R1 2 
     R2 3 
     R3 4 
     C2 R0 2 
     R1 3 
     R2 4 
     R3 5 
      E 
    S C R  
    0 C0 R0 0 
     R1 0 
     R2 0 
     R3 0 
     C1 R0 1 
     R1 2 
     R2 3 
     R3 4 
     C2 R0 2 
     R1 3 
     R2 4 
     R3 5 

Answer 1

和然后boolean indexing喜欢：

print simple 
     E 
S C R  
0 C0 R0 0 
    R1 1 
    R2 2 
    R3 3 
    C1 R0 1 
    R1 2 
    R2 3 
    R3 4 
    C2 R0 2 
    R1 3 
    R2 4 
    R3 5 

mask = (simple.groupby(level=['S','C']).transform(sum)< 7)['E'] 
print mask 
S C R 
0 C0 R0  True 
     R1  True 
     R2  True 
     R3  True 
    C1 R0 False 
     R1 False 
     R2 False 
     R3 False 
    C2 R0 False 
     R1 False 
     R2 False 
     R3 False 
Name: E, dtype: bool 

simple.loc[mask, 'E'] = 0 
print simple 
     E 
S C R  
0 C0 R0 0 
    R1 0 
    R2 0 
    R3 0 
    C1 R0 1 
    R1 2 
    R2 3 
    R3 4 
    C2 R0 2 
    R1 3 
    R2 4 
    R3 5