按索引级别为 Pandas Multiindex DataFrame 赋值

我有一个 Pandas 多索引数据框，我需要为系列中的一列分配值。该系列与数据帧的第一级索引共享其索引。

import pandas as pd
import numpy as np
idx0 = np.array(['bar', 'bar', 'bar', 'baz', 'foo', 'foo'])
idx1 = np.array(['one', 'two', 'three', 'one', 'one', 'two'])
df = pd.DataFrame(index = [idx0, idx1], columns = ['A', 'B'])
s = pd.Series([True, False, True],index = np.unique(idx0))
print df
print s

out:

             A    B
bar one    NaN  NaN
    two    NaN  NaN
    three  NaN  NaN
baz one    NaN  NaN
foo one    NaN  NaN
    two    NaN  NaN

bar     True
baz    False
foo     True
dtype: bool

这些不起作用：

df.A = s # does not raise an error, but does nothing
df.loc[s.index,'A'] = s # raises an error

预期输出：

             A     B
bar one    True   NaN
    two    True   NaN
    three  True   NaN
baz one    False  NaN
foo one    True   NaN
    two    True   NaN

系列（和字典）可以像带有 map 和 apply 的函数一样使用（感谢 @normanius 改进语法）：

df['A'] = pd.Series(df.index.get_level_values(0)).map(s).values

或者类似地：

df['A'] = df.reset_index(level=0)['level_0'].map(s).values

Results:

A    B
bar one     True  NaN
    two     True  NaN
    three   True  NaN
baz one    False  NaN
foo one     True  NaN
    two     True  NaN