Переименование значений индекса в мультииндексе

Создание моего фреймворка данных:

from pandas import *
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]

tuples = zip(*arrays)

index = MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first','second'])
data = DataFrame(randn(8,2),index=index,columns=['c1','c2'])

data
Out[68]: 
                    c1        c2
first second                    
bar   one     0.833816 -1.529639
      two     0.340150 -1.818052
baz   one    -1.605051 -0.917619
      two    -0.021386 -0.222951
foo   one     0.143949 -0.406376
      two     1.208358 -2.469746
qux   one    -0.345265 -0.505282
      two     0.158928  1.088826

Я бы хотел переименовать "первые" значения индекса, такие как "bar" → "cat", "baz" → "dog" и т.д. Однако каждый пример, который я прочитал, уровня и/или петли через весь индекс, чтобы эффективно воссоздать его с нуля. Я думал что-то вроде:

data = data.reindex(index={'bar':'cat','baz':'dog'})

но это не работает, и я не ожидаю, что он будет работать с несколькими индексами. Могу ли я сделать такую замену без цикла через весь индекс dataframe?

Начать редактирование

Я не решаюсь обновить до 0,13 до выпуска, поэтому я использовал следующее обходное решение:

index = data.index.tolist()
for r in xrange( len(index) ):
    index[r] = (codes[index[r][0]],index[r][1])

index = pd.MultiIndex.from_tuples(index,names=data.index.names)
data.index = index

Где находится ранее определенный словарь кода: пары строк. На самом деле это не такая высокая производительность, как я ожидал (требуется пара секунд для работы более ~ 1,1 миллиона строк). Это не так красиво, как однострочный, но он работает.

Редактировать конец

Ответ 1

Используйте метод set_levels (новый в версии 0.13.0):

data.index.set_levels([[u'cat', u'dog', u'foo', u'qux'], 
                       [u'one', u'two']], inplace=True)

дает

                    c1        c2
first second                    
cat   one    -0.289649 -0.870716
      two    -0.062014 -0.410274
dog   one     0.030171 -1.091150
      two     0.505408  1.531108
foo   one     1.375653 -1.377876
      two    -1.478615  1.351428
qux   one     1.075802  0.532416
      two     0.865931 -0.765292

Чтобы переназначить уровень на основе dict, вы можете использовать такую функцию, как:

def map_level(df, dct, level=0):
    index = df.index
    index.set_levels([[dct.get(item, item) for item in names] if i==level else names
                      for i, names in enumerate(index.levels)], inplace=True)

dct = {'bar':'cat', 'baz':'dog'}
map_level(data, dct, level=0)

Вот пример:

import numpy as np
import pandas as pd

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = zip(*arrays)
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first','second'])
data = pd.DataFrame(np.random.randn(8,2),index=index,columns=['c1','c2'])
data2 = data.copy()

data.index.set_levels([[u'cat', u'dog', u'foo', u'qux'], 
                       [u'one', u'two']], inplace=True)
print(data)
#                     c1        c2
# first second                    
# cat   one     0.939040 -0.748100
#       two    -0.497006 -1.185966
# dog   one    -0.368161  0.050339
#       two    -2.356879 -0.291206
# foo   one    -0.556261  0.474297
#       two     0.647973  0.755983
# qux   one    -0.017722  1.364244
#       two     1.007303  0.004337

def map_level(df, dct, level=0):
    index = df.index
    index.set_levels([[dct.get(item, item) for item in names] if i==level else names
                      for i, names in enumerate(index.levels)], inplace=True)
dct = {'bar':'wolf', 'baz':'rabbit'}
map_level(data2, dct, level=0)
print(data2)
#                      c1        c2
# first  second                    
# wolf   one     0.939040 -0.748100
#        two    -0.497006 -1.185966
# rabbit one    -0.368161  0.050339
#        two    -2.356879 -0.291206
# foo    one    -0.556261  0.474297
#        two     0.647973  0.755983
# qux    one    -0.017722  1.364244
#        two     1.007303  0.004337

Ответ 2

Метод set_levels приводил к тому, что мои новые имена столбцов были не в порядке. Поэтому я нашел другое решение, которое не очень чистое, но работает хорошо. Метод равен print df.index (или эквивалентно df.columns), а затем скопируйте и вставьте результат с измененными желаемыми значениями. Например:

print data.index

MultiIndex (levels = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']], labels = [[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]], names = ['first', 'second'])

data.index = MultiIndex(levels=[['new_bar', 'new_baz', 'new_foo', 'new_qux'],
                                ['new_one', 'new_two']],
                        labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]],
                        names=['first', 'second'])

Мы можем иметь полный контроль над именами, редактируя эти метки. Например:

data.index = MultiIndex(levels=[['bar', 'baz', 'foo', 'qux'],
                                ['one', 'twooo', 'three', 'four',
                                 'five', 'siz', 'seven', 'eit']],
                        labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]],
                        names=['first', 'second'])

Обратите внимание, что в этом примере мы уже сделали что-то вроде from pandas import MultiIndex или from pandas import *.