具有可变长度multiindex的pandas数据框将值替换为NaN

Question

我正在使用来自调查的相当复杂的数据集的熊猫表示形式。到目前为止，似乎具有多索引的一维变量系列最适合用于存储和处理此数据。每个变量名称都由一个“路径”组成，以唯一地标识该特定响应。这些路径的长度是变化的。我试图弄清楚是否我误解了层次索引应该如何工作，或者是否遇到了错误。当熊猫将较短的索引连接到数据集时，似乎将其“填充”到最大长度，并在此过程中破坏了该值。例如，此测试失败：def test_dataframe_construction1(self):    case1 = pd.Series(True, pd.MultiIndex.from_tuples([        ('a1', 'b1', 'c1'),        ('a2', 'b2', 'c2', 'd1', 'e1'),        ]))    case2 = pd.Series(True, pd.MultiIndex.from_tuples([        ('a3', 'b3', 'c3'),        ('a4', 'b4', 'c4', 'd2', 'e2'),        ]))    df = pd.DataFrame({        'case1': case1,        'case2': case2    })    logger.debug(df)    self.assertEquals(df['case1'].loc['a1'].any(), True)并打印此：a1 b1 c1 nan nan   NaN   NaNa2 b2 c2 d1  e1   True   NaNa3 b3 c3 nan nan   NaN   NaNa4 b4 c4 d2  e2    NaN  True有趣的是，用空字符串而不是NaN填充“较短”的索引会导致我期望的行为：def test_dataframe_construction2(self):    case1 = pd.Series(True, pd.MultiIndex.from_tuples([        ('a1', 'b1', 'c1', '', ''),        ('a2', 'b2', 'c2', 'd1', 'e1'),    ]))    case2 = pd.Series(True, pd.MultiIndex.from_tuples([        ('a3', 'b3', 'c3', '', ''),        ('a4', 'b4', 'c4', 'd2', 'e2'),    ]))    df = pd.DataFrame({        'case1': case1,        'case2': case2    })    logger.debug(df)    self.assertEquals(df['case1'].loc['a1'].any(), True)并打印此：                case1 case2a1 b1 c1        True   NaNa2 b2 c2 d1 e1  True   NaNa3 b3 c3         NaN  Truea4 b4 c4 d2 e2   NaN  True我在这里想念什么？谢谢！