Question

我有一个像这样的MultiIndexed数据框：

      foo
c b a
p 6 1 3.0
q 7 2 2.3
r 8 3 1.0
s 9 4 100.0

我可以使用drop使用第一个n MultiIndex级别删除多行，如下所示：

>>> x.drop([('p', 6), ('r',8)])
      foo
c b a
q 7 2 2.3
s 9 4 100.0

我也可以从单一级别drop：

>>> x.drop([1, 2], level='a')
      foo
c b a
r 8 3 1.0
s 9 4 100.0

但我似乎无法在多个级别（第一个n除外）执行此操作：

>>> x.drop([(8, 3), (9, 4)], level=['b', 'a'])
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-156-a650ded10561>", line 1, in <module>
    x.drop([(8, 3), (9, 4)], level=['b', 'a'])

  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 1399, in drop
    new_axis = axis.drop(labels, level=level)

  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/index.py", line 2718, in drop
    return self._drop_from_level(labels, level)

  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/index.py", line 2744, in _drop_from_level
    i = self._get_level_number(level)

  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/index.py", line 2199, in _get_level_number
    raise KeyError('Level %s not found' % str(level))

KeyError: "Level ['b', 'a'] not found"

这看起来很奇怪，因为xs 接受一个级别列表，例如：

>>> df.xs(('baz', 2), level=[0, 'third'])
        A  B  C  D
second
three   5  3  5  3

那么如何从数据框中删除[(8, 3), (9, 4)]（即第3行和第4行）？

Answer 1

此功能尚不存在，请参阅此问题：https://github.com/pydata/pandas/pull/6599

但是你可以这样做。

In [19]: mask = df.index.get_level_values

In [20]: df.loc[~(mask('b').isin([8,9]) & mask('a').isin([3,4]))]
Out[20]: 
       foo
c b a     
p 6 1  3.0
q 7 2  2.3

使用多个MultiIndex级别删除

1 个答案: