如何使用pandas为与多部分索引的一部分匹配的所有行设置值

Question

我有以下数据帧：

>>> import pandas
>>> indexes = [['a', 'a', 'c', 'd', 'd', '1'], ['1', '1', '3', '4', '5', '6']]
>>> pandas.DataFrame(index=indexes, columns=["Year", "Color", "Manufacturer"])
    Year Color Manufacturer
a 1  NaN   NaN          NaN
  1  NaN   NaN          NaN
c 3  NaN   NaN          NaN
d 4  NaN   NaN          NaN
  5  NaN   NaN          NaN
1 6  NaN   NaN          NaN

在第二个索引值为“1”的所有行中，我可以使用什么命令将Manufacturer列设置为“Manf X”？我尝试了以下命令，但运气不太好：

set_value((,'1'), "Manufacturer", "Manf X")
set_value((:,'1'), "Manufacturer", "Manf X")

看起来我可以使用类似的命令来设置第一个索引值为1的所有行中的列，但是当我只想匹配第二个索引值时，它就不能工作了

set_value(('1',), "Manufacturer", "Manf X")

Answer 1

单向使用slicers：

import pandas as pd
indexes = [['a', 'a', 'c', 'd', 'd', '1'], ['1', '1', '3', '4', '5', '6']]
df = pd.DataFrame(index=indexes, columns=["Year", "Color", "Manufacturer"])

df.sort_index(inplace=True)
print(df)
df.loc[pd.IndexSlice[:, '1'], ["Manufacturer"]] = "SomeManufacturer"
print(df)

之前：

    Year Color Manufacturer
1 6  NaN   NaN          NaN
a 1  NaN   NaN          NaN
  1  NaN   NaN          NaN
c 3  NaN   NaN          NaN
d 4  NaN   NaN          NaN
  5  NaN   NaN          NaN

之后：

    Year Color      Manufacturer
1 6  NaN   NaN               NaN
a 1  NaN   NaN  SomeManufacturer
  1  NaN   NaN  SomeManufacturer
c 3  NaN   NaN               NaN
d 4  NaN   NaN               NaN
  5  NaN   NaN               NaN

（需要对索引进行排序。没有排序：）

^{pr4}$