Question

假设我有一个已排序的多索引数据框：

color  food      one        two
green  ham   0.565738  1.545659
       eggs -0.974236 -0.070345
red    eggs  1.033801 -2.400454
       ham  -0.785435  0.462060
       pork  0.704228  0.523508

...

如何检索与第一级的 Kth值相关联的所有元素。例如，如果K=2，我们会检索：

red    eggs  1.033801 -2.400454
       ham  -0.785435  0.462060
       pork  0.704228  0.523508

更一般地说，多级数据框架iloc的语法是什么？

更新

请在GitHub上查看此故障单，以获取有关该主题的跟进："Awkward" Integer-indexing in MultiIndex DataFrames

Answer 1

The indexing docs非常完整，阅读和试验付出了代价：

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In [18]: df.loc[['green']]
Out[18]: 
                 one       two
green ham   0.261355  0.182691
      eggs  0.243253 -0.360223

[2 rows x 2 columns]

如果需要，可以直接使用iloc索引

In [24]: df.iloc[0:2]
Out[24]: 
                 one       two
green ham   0.261355  0.182691
      eggs  0.243253 -0.360223

[2 rows x 2 columns]

这将最多为您提供关于level = 0的每个值的第k个（在本例中为2）值

In [35]: df.groupby(level=0).head(2)
Out[35]: 
                 one       two
green ham   0.261355  0.182691
      eggs  0.243253 -0.360223
red   eggs -0.147635  0.555402
      ham   1.815182  0.158497

[4 rows x 2 columns]

这是第n个值（k-1）;如果一个组没有，那么将返回该密钥

In [36]: df.groupby(level=0).nth(2)
Out[36]: 
               one       two
red pork -0.158261 -0.963434

[1 rows x 2 columns]

In [37]: df.groupby(level=0).nth(1)
Out[37]: 
                 one       two
green eggs  0.243253 -0.360223
red   ham   1.815182  0.158497

[2 rows x 2 columns]

Answer 2

假设您正在寻找与第N 级别的 Kth 值相关联的所有行：

df.xs(df.index.levels[N][K], level=N)

基于整数（K，N）的多索引数据框索引

更新

2 个答案: