使用 get() 访问 pd.Series 多索引未找到元素

Question

下面是我的代码的一个最小示例。

我有一个带有多索引的分组 pd.Series 并且可以使用 grouped["stallion", "london"] 访问单个元素，但是当使用 grouped.get(["stallion", "london"]) 时结果是 None （或者 -1 当默认值已给出）。

import pandas as pd

a = pd.DataFrame({"breed": ["stallion", "stallion", "stallion", "stallion", "pony", "pony", "pony"],
                  "stable": ["hogwarts", "hogwarts", "london", None, "hogwarts", "london", "london"],
                  "weight": [800, 900, 982, 400, 230, 300, 500]})

grouped = a.groupby(["breed", "stable"], dropna=False)["weight"].mean()
grouped = grouped.append(a.groupby("breed", dropna=False)["weight"].mean())
grouped = grouped.append(pd.Series(a["weight"].mean(), index=["all_breeds"]))

print(grouped)
print()
print(grouped["stallion", "london"])
print(grouped.get(["stallion", "london"]))
print(grouped.get(["stallion", "london"], -1))

print(f'The same? {grouped["stallion", "london"] == grouped.get(["stallion", "london"]) == grouped.get(["stallion", "london"], -1)}')

预期行为我期待所有三行给我相同的结果： grouped["stallion", "london"] == grouped.get(["stallion", "london"]) == grouped.get(["stallion", "london"], -1)

使用get()的原因是我想获得我能找到的条目的最佳结果：

grouped.get(["stallion", "london"], grouped.get("stallion", grouped["all_breeds"]))

Answer 1

您必须使用元组来获取值，因为您的索引包含元组（这不是 MultiIndex）

>>> grouped.index
Index([    ('pony', 'hogwarts'),       ('pony', 'london'),
       ('stallion', 'hogwarts'),   ('stallion', 'london'),
              ('stallion', nan),                   'pony',
                     'stallion',             'all_breeds'],
      dtype='object')

>>> grouped.get(["stallion", "london"])
None

>>> grouped.get(("stallion", "london"))
982.0

###

>>> grouped.get(["stallion", "london"], -1)
-1

>>> grouped.get(("stallion", "london"), -1)
982.0

注意 grouped["stallion", "london"] 等同于 grouped[("stallion", "london")] 但元组是隐式的。

最终输出：

>>> grouped.get(("stallion", "london"), grouped.get("stallion", grouped["all_breeds"]))
982.0

使用 get() 访问 pd.Series 多索引未找到元素

Accessing pd.Series Multi-index with get() does not find element

python

pandas

multi-index