Question

我有一个带有“A”和“B”列的多索引数据框。

是否有办法通过过滤多索引的一列而不将索引重置为单列索引来选择行。

例如。

# has multi-index (A,B)
df
#can i do this? I know this doesnt work because index is multi-index so I need to     specify a tuple

df.ix[df.A ==1]

Answer 1

一种方法是使用get_level_values索引方法：

In [11]: df
Out[11]:
     0
A B
1 4  1
2 5  2
3 6  3

In [12]: df.iloc[df.index.get_level_values('A') == 1]
Out[12]:
     0
A B
1 4  1

在0.13中，您将能够使用xs with drop_level argument：

df.xs(1, level='A', drop_level=False) # axis=1 if columns

注意：如果这是列MultiIndex而不是索引，您可以使用相同的技术：

In [21]: df1 = df.T

In [22]: df1.iloc[:, df1.columns.get_level_values('A') == 1]
Out[22]:
A  1
B  4
0  1

Answer 2

您可以使用DataFrame.xs()：

In [36]: df = DataFrame(np.random.randn(10, 4))

In [37]: df.columns = [np.random.choice(['a', 'b'], size=4).tolist(), np.random.choice(['c', 'd'], size=4)]

In [38]: df.columns.names = ['A', 'B']

In [39]: df
Out[39]:
A      b             a
B      d      d      d      d
0 -1.406  0.548 -0.635  0.576
1 -0.212 -0.583  1.012 -1.377
2  0.951 -0.349 -0.477 -1.230
3  0.451 -0.168  0.949  0.545
4 -0.362 -0.855  1.676 -2.881
5  1.283  1.027  0.085 -1.282
6  0.583 -1.406  0.327 -0.146
7 -0.518 -0.480  0.139  0.851
8 -0.030 -0.630 -1.534  0.534
9  0.246 -1.558 -1.885 -1.543

In [40]: df.xs('a', level='A', axis=1)
Out[40]:
B      d      d
0 -0.635  0.576
1  1.012 -1.377
2 -0.477 -1.230
3  0.949  0.545
4  1.676 -2.881
5  0.085 -1.282
6  0.327 -0.146
7  0.139  0.851
8 -1.534  0.534
9 -1.885 -1.543

如果您想保持A级别（drop_level关键字参数仅从v0.13.0开始提供）：

In [42]: df.xs('a', level='A', axis=1, drop_level=False)
Out[42]:
A      a
B      d      d
0 -0.635  0.576
1  1.012 -1.377
2 -0.477 -1.230
3  0.949  0.545
4  1.676 -2.881
5  0.085 -1.282
6  0.327 -0.146
7  0.139  0.851
8 -1.534  0.534
9 -1.885 -1.543

Answer 3

您也可以使用我认为非常易读的query并且直接使用：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 50, 80], 'C': [6, 7, 8, 9]})
df = df.set_index(['A', 'B'])

      C
A B    
1 10  6
2 20  7
3 50  8
4 80  9

根据您的想法，您现在可以做到：

df.query('A == 1')

      C
A B    
1 10  6

您还可以使用and

进行更复杂的查询

df.query('A >= 1 and B >= 50')

      C
A B    
3 50  8
4 80  9

和or

df.query('A == 1 or B >= 50')

      C
A B    
1 10  6
3 50  8
4 80  9

您还可以查询不同的索引级别，例如

df.query('A == 1 or C >= 8')

将返回

如果您想在查询中使用变量you can use @：

b_threshold = 20
c_threshold = 8

df.query('B >= @b_threshold and C <= @c_threshold')

      C
A B    
2 20  7
3 50  8

Answer 4

了解如何访问多索引熊猫DataFrame 可以帮助您完成各种任务。

将其复制粘贴到您的代码中以生成示例：

# hierarchical indices and columns
index = pd.MultiIndex.from_product([[2013, 2014], [1, 2]],
                                   names=['year', 'visit'])
columns = pd.MultiIndex.from_product([['Bob', 'Guido', 'Sue'], ['HR', 'Temp']],
                                     names=['subject', 'type'])

# mock some data
data = np.round(np.random.randn(4, 6), 1)
data[:, ::2] *= 10
data += 37

# create the DataFrame
health_data = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
health_data

会给你这样的桌子：

按列的标准访问权限

health_data['Bob']
type       HR   Temp
year visit      
2013    1   22.0    38.6
        2   52.0    38.3
2014    1   30.0    38.9
        2   31.0    37.3


health_data['Bob']['HR']
year  visit
2013  1        22.0
      2        52.0
2014  1        30.0
      2        31.0
Name: HR, dtype: float64

# filtering by column/subcolumn - your case:
health_data['Bob']['HR']==22
year  visit
2013  1         True
      2        False
2014  1        False
      2        False

health_data['Bob']['HR'][2013]    
visit
1    22.0
2    52.0
Name: HR, dtype: float64

health_data['Bob']['HR'][2013][1]
22.0

按行访问

health_data.loc[2013]
subject Bob Guido   Sue
type    HR  Temp    HR  Temp    HR  Temp
visit                       
1   22.0    38.6    40.0    38.9    53.0    37.5
2   52.0    38.3    42.0    34.6    30.0    37.7

health_data.loc[2013,1] 
subject  type
Bob      HR      22.0
         Temp    38.6
Guido    HR      40.0
         Temp    38.9
Sue      HR      53.0
         Temp    37.5
Name: (2013, 1), dtype: float64

health_data.loc[2013,1]['Bob']
type
HR      22.0
Temp    38.6
Name: (2013, 1), dtype: float64

health_data.loc[2013,1]['Bob']['HR']
22.0

切片多索引

idx=pd.IndexSlice
health_data.loc[idx[:,1], idx[:,'HR']]
    subject Bob Guido   Sue
type    HR  HR  HR
year    visit           
2013    1   22.0    40.0    53.0
2014    1   30.0    52.0    45.0

Answer 5

您可以使用DataFrame.loc：

>>> df.loc[1]

示例

>>> print(df)
       result
A B C        
1 1 1       6
    2       9
  2 1       8
    2      11
2 1 1       7
    2      10
  2 1       9
    2      12

>>> print(df.loc[1])
     result
B C        
1 1       6
  2       9
2 1       8
  2      11

>>> print(df.loc[2, 1])
   result
C        
1       7
2      10

Answer 6

另一个选择是：

filter1 = df.index.get_level_values('A') == 1
filter2 = df.index.get_level_values('B') == 4

df.iloc[filter1 & filter2]
Out[11]:
     0
A B
1 4  1

从多指数熊猫中选择

6 个答案:

示例