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Xavier Lesperance
Asked: 2024-11-21 23:16:22 +0800 CST

O fatiamento parcial baseado em valor com chaves inexistentes agora está obsoleto

  • 772

Ao executar o trecho de código de exemplo abaixo com o pandas 2.2.3, recebo um erro dizendo KeyError: 'D'

index = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [('A', 1), ('A', 2), ('A', 3), ('B', 1), ('B', 2), ('B', 2)],
    names=['letter', 'number']
)
df = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}, index=index)
idx = pd.IndexSlice
result = df.loc[idx[['A', 'D'], [1,2]], :]

O pandas oferece alguma alternativa para pesquisar um multi-índice com valores que não existem?

Se eu executar o mesmo código usando o pandas 1.5.3, obtenho o valor esperado:

                    value
letter    number
A         1         10
          2         20
python

1 respostas

  1. Best Answer

    Ao executar este código, pandas 1.5.3você deverá receber de fato FutureWarning:

    FutureWarning: O comportamento de indexação em um MultiIndex com uma sequência aninhada de rótulos está obsoleto e mudará em uma versão futura. series.loc[label, sequence]será gerado se algum membro de 'sequence' ou não estiver presente no segundo nível do índice. Para manter o comportamento antigo, useseries.index.isin(sequence, level=1)

    (Observe que deveria ser lido: " não estão presentes".)

    Então, vamos realmente usar Index.isinpara permitir indexação booleana :

    m = (df.index.isin(['A', 'D'], level='letter') 
     & df.index.isin([1, 2], level='number'))

out = df.loc[m, :]

    Saída:

                   value
letter number       
A      1          10
       2          20

    Se você tiver muitas condições diferentes, você pode considerar criar um dicionário e usar np.logical_and+ reduce:

    dict_isin = {
    'letter': ['A', 'D'],
    'number': [1, 2]
    }

m = np.logical_and.reduce(
    [df.index.isin(v, level=k) for k, v in dict_isin.items()]
)

out2 = df.loc[m, :]

out2.equals(out)
# True
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