pandas多索引切片"级别类型不匹配"

时间:2015-11-19 10:41:52

标签: python pandas slice multi-index

我从0.13.1移到了pandas版本0.17,我在切片时遇到了一些新的错误。

>>> df
         date  int  data
0  2014-01-01    0     0
1  2014-01-02    1    -1
2  2014-01-03    2    -2
3  2014-01-04    3    -3
4  2014-01-05    4    -4
5  2014-01-06    5    -5
>>> df.set_index("date").ix[datetime.date(2013,12,30):datetime.date(2014,1,3)]
            int  data
date                 
2014-01-01    0     0
2014-01-02    1    -1
2014-01-03    2    -2
>>> df.set_index(["date","int"]).ix[datetime.date(2013,12,30):datetime.date(2014,1,3)]
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: Level type mismatch: 2013-12-30

它与0.13.1一起正常工作,并且它似乎特定于具有日期的多索引。 我在这里做错了吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

发生此错误是因为您尝试对未包含在索引中的日期(标签)进行切片。要解决此级别不匹配错误并返回可能在df多索引使用范围内的范围内的值,请执行以下操作:

df.loc[df.index.get_level_values(level = 'date') >= datetime.date(2013,12,30)] 
# You can use a string also i.e. '2013-12-30'

get_level_values()并且比较运算符为索引器设置了True / False索引值的掩码。

使用字符串或日期对象进行切片通常在Pandas中使用单个索引,无论字符串是否在索引中,但不能处理多索引数据帧。虽然您尝试使用datetime.date(2013,12,30):datetime.date(2014,1,3)set_index调用将索引设置为2013-12-30至2014-01-03,但生成的df索引为从2014-01-01到2014-01-03。为这些日期(包括2013-12-30)设置索引的一种正确方法是使用日期时间对象的字符串将索引设置为日期范围,如:

df.set_index("date").loc[pd.date_range('2013-12-30', '2014-12-03')]