Question

如果第一个索引是整数，我在使用pandas MultiIndex时遇到问题。我找不到这个问题，所以也许我在这里做错了什么？

我使用pandas版本＆＃39; 0.16.2＆＃39;

示例：

在：

data2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10), 
                index = [['a','a','a','a','b','b','b','b','c','c'],
                         [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 0]])
data2.ix[['b','c']]

出：

            0
b 5  0.295579
  6  0.691801
  7  0.386504
  8  0.602777
c 9  0.269147
  0  0.029509

但是在第一个索引级别使用整数它似乎不起作用：

data = pd.DataFrame(np.random.rand(10), 
                index = [[ 1 , 1 , 1 , 1 , 2 , 2 , 2 , 2 , 3 , 3], 
                         ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']])
data.ix[[2,3]]

出：

        0
1 c  0.437728
  d  0.785359

Answer 1

使用loc代替ix：

data = pd.DataFrame(np.random.rand(10), 
                index = [[ 1 , 1 , 1 , 1 , 2 , 2 , 2 , 2 , 3 , 3], 
                         ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']])
data.loc[[2,3]] 

In [264]: data.loc[[2,3]]
Out[264]: 
            0
2 e  0.846643
  f  0.200234
  g  0.298223
  h  0.766459
3 i  0.860181
  j  0.980182

对于ix而言，由于docs而无法正常工作，这很奇怪：

但是，当轴基于整数时，仅支持基于标签的访问而非位置访问因此，在这种情况下，通常最好是明确并使用.iloc或.loc。

您的索引值是整数，因此应将它们分析为标签：

In [271]: data.index.levels[0]
Out[271]: Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64')

但他们建议在这种情况下使用loc更明确。

使用第一级多索引

1 个答案: