Question

使用MultiIndex列创建DataFrame时，似乎无法使用df[df["AA"]>0.0]等语法选择/过滤行。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = np.asarray(pd.date_range('1/1/2000', periods=8))
_metaInfo = pd.MultiIndex.from_tuples([('AA', '[m]'), ('BB', '[m]'), ('CC', '[s]'), ('DD', '[s]')], names=['parameter','unit'])

df = pd.DataFrame(randn(8, 4), index=dates, columns=_metaInfo)
print df[df['AA']>0.0]

df [“AA”]> 0.0的结果是索引的DataFrame iso a Timeseries。这可能会导致崩溃。

当使用相同的metaInfo作为行的索引时，情况就不同了：

df1 = pandas.DataFrame(np.random.randn(4, 6), index=_metaInfo)
print df1[df1["AA"]>0.0]

产生

[ 1.13268106 -0.06887761  0.68535054  2.49431163 -0.29349413  0.34772553]

这是AA行大于零的元素。这仅提供行AA的值，而不提供DataFrame的其他列的值。

有解决方法吗？我想做一些我不该做的事吗？

Answer 1

您只能选择“AA”列并将其用作整个df的过滤器。

像：

df[df[('AA','[m]')]>0.0]

parameter         AA        BB        CC        DD
unit             [m]       [m]       [s]       [s]
2000-01-01  0.600748 -1.163793 -0.982248 -0.397988
2000-01-03  1.045428  0.365353  0.049152  1.902942
2000-01-06  0.891202  0.021921  1.215515 -1.624741
2000-01-08  0.999217 -1.110213  0.257718 -0.096018

使用MultiIndex列过滤行

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