使用pandas multiIndexed数据框进行选择

Question

我有一个看起来像这样的multiIndexed数据框：

df.head():

如何选择第一个索引==“特定学校名称”的所有行以及所有第二个索引，其中Month列==“Jan”？

之前我还没有使用过multiIndexed数据帧，我可以像这样选择Month ==“Jan”的所有行：

df[df['Month'] == 'Jan']

但这给了我所有的学校。我一直在玩它，但还没能为一所学校添加索引。那么这是如何工作的？

编辑：好的，这样可行：df[df['Month'] == 'Mar'].loc["School Name"]，但这是否有更惯用的方式，或者这是标准方式？

Answer 1

您可以使用query：

print (df.query('ilevel_0 == "School Name" and Month == "Jan"'))

样品：

df = pd.DataFrame({'A':['School Name','Agona','another'],
                   'B':[0,1,2],
                   'Month':['Jan', 'Jan', 'Feb']}).set_index(['A','B'])
df.index.names = [None, None]
print (df)
              Month
School Name 0   Jan
Agona       1   Jan
another     2   Feb

print (df.query('ilevel_0 == "School Name" and Month == "Jan"'))
              Month
School Name 0   Jan

print (df.query('ilevel_0 == "School Name" & Month == "Jan"'))
              Month
School Name 0   Jan

boolean indexing的解决方案：

mask = (df.index.get_level_values(0) == 'School Name') & (df['Month'] == 'Jan')
print (df[mask])
              Month
School Name 0   Jan

编辑：

使用变量@：

var = 'School Name'
print (df.query('ilevel_0 == @var & Month == "Jan"'))
              Month
School Name 0   Jan