如何在Pandas DataFrame中获得更高级别索引的sub_level索引？

Question

我一直在研究Pandas Dataframe，但是在检索更高级别索引的sub_level索引时遇到了问题。

此图显示了我的数据框结构：

例如，在上图中，我想检索仅对“设备+标签”键“ -444/0”存在的“ DCSID”索引，即“ -111111”，“-222222”和“ -333333”。

我考虑使用 df.loc ['-444/0']。index.levels [0] ，因为 df.loc [ '-444/0'] 返回键“ -444/0”的子数据帧，并使用 index.levels [0] 以后检索我想要的结果。

这是执行 df.loc ['-444/0'] 的结果：

它不起作用，这不是逻辑，因为我认为 df.loc ['-444/0'] 返回一个新的数据框。

无论如何，我发现 df.index.levels [1] 等同于 df.iloc ['-444/0' ] .index.levels [0] 均返回“ DCSID”中所有索引的列表：

  

Int64Index（[-444444，-333333，-305500，-304445，-301064，-300015，-299069，               -297188，-296241，-295295，               ...                -17132，-15622，-14112，-12602，-9596，-8086，-6576，                 -5066，-2060，-542]，              dtype ='int64'，名称='DCSID'，长度= 120）

这是我的代码的一部分：

for i in df.index.levels[0]: #Choose from first level
    for j in df.loc[i].index.levels[0]: #Choose from second level going through the i-th first level
        for k in df.loc[i, j, slice(None)].index: #Choose from third level going through the j-th second level
            #Code here

Answer 1

我正在使用您的csv文件列，您可以根据需要更改列名称

使用get_values应用过滤器，并在isin列表中提供DSCID或equipmentKey

df = df[(df.index.get_level_values('EquipmentKey').isin(['-444']))]
df.reset_index(inplace=True)
unique_dscid = df['DSCID'].unique()

第二种方式：

df.reset_index(inplace=True)
df = df[(df['EquipmentKey']=='-444')]
unique_dscid =df['DSCID'].unique()

Answer 2

MultiIndex是奇怪的动物。如果您真的想从中获取价值，请以reset_index开头：

df.loc['-444/0'].reset_index()['DCSID'].unique()

应给出预期的结果array([-111111, -222222, -333333, -444444], dtype=int64)