在multiindex上的第二个索引上使用.loc

Question

我有多索引数据框，如下所示：

                value
year    name                
1921    Ah      40     
1921    Ai      90      
1922    Ah      100     
1922    Ai      7

其中year和name是索引。我想选择名称Ai出现的每一行。我尝试了df.loc[(:,'Ai'}]和df.loc['Ai']，但都给出了错误。如何仅使用名称列进行索引？

Answer 1

我会在你的多索引的第一级使用.xs（注意：level=1引用＆＃34;第二＆＃34;索引（name）因为python＆＃39 ; s零索引：在您的情况下，级别0为year：

df.xs('Ai', level=1, drop_level=False)
# or
df.xs('Ai', level='name', drop_level=False)

           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7

Answer 2

@sacul有最惯用的答案，但这里有一些选择。

MultiIndex.get_level_values

df[df.index.get_level_values('name') == 'Ai']

           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7

DataFrame.query

df.query('name == "Ai"')

           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7

带有DataFrame.loc(axis=0) 的

pd.IndexSlice

与@ liliscent的答案类似，但如果您指定:则不需要尾随axis=0。

df.loc(axis=0)[pd.IndexSlice[:, 'Ai']]

           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7

Answer 3

如果您更喜欢loc，可以使用：

In [245]: df.loc[(slice(None), 'Ai'), :]
     ...: 
Out[245]: 
           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7