ValueError : Length mismatch : 팬더 데이터 프레임에 계층 형 열을 생성 할 때 예상 축에 요소가 0 개임

Question

팬더에서 계층 형 색인 생성에 대해 documentation을 진행하고있었습니다. 나는 계층 인덱싱 빈 dataframe을 만드는 데에서 예제를 테스트하려고 :

ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-6-dd823f9b8d22> in <module>() 
----> 1 df.columns = pd.MultiIndex(levels = [['first', 'second'], ['a', 'b']], labels = [[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]]) 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/generic.py in __setattr__(self, name, value) 
    2755   try: 
    2756    object.__getattribute__(self, name) 
-> 2757    return object.__setattr__(self, name, value) 
    2758   except AttributeError: 
    2759    pass 

pandas/src/properties.pyx in pandas.lib.AxisProperty.__set__ (pandas/lib.c:44873)() 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/generic.py in _set_axis(self, axis, labels) 
    446 
    447  def _set_axis(self, axis, labels): 
--> 448   self._data.set_axis(axis, labels) 
    449   self._clear_item_cache() 
    450 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/core/internals.py in set_axis(self, axis, new_labels) 
    2800    raise ValueError('Length mismatch: Expected axis has %d elements, ' 
    2801        'new values have %d elements' % 
-> 2802        (old_len, new_len)) 
    2803 
    2804   self.axes[axis] = new_labels 

ValueError: Length mismatch: Expected axis has 0 elements, new values have 4 elements 

내 코드에 문제가 표시되지 않습니다

In [5]: df = pd.DataFrame() 

In [6]: df.columns = pd.MultiIndex(levels = [['first', 'second'], ['a', 'b']], labels = [[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]]) 

그러나,이 오류가 발생합니다. 어떤 아이디어가 발생하고 있습니까?

Answer 1

문제는 열이 0 인 빈 데이터 프레임이 있고 4 개의 열에 여러 개의 인덱스를 할당하려고하는 것입니다.

df = pd.DataFrame(pd.np.empty((0, 4)))  
df.columns = pd.MultiIndex(levels = [['first', 'second'], ['a', 'b']], labels = [[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]]) 

또는 다음과 같이 다중 인덱스 빈 데이터 프레임을 만들 수 있습니다 : 처음 네 개의 기둥의 빈 데이터 프레임을 작성하는 경우, 오류는 사라질 것입니다

multi_index = pd.MultiIndex(levels = [['first', 'second'], ['a', 'b']], labels = [[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]])  
df = pd.DataFrame(columns=multi_index) 

df 
# first second 
# a b a  b