Question

在Pandas中，我试图在数据帧中过滤掉具有特定日期（设置为多索引的第一级）的行。

过滤后，我想检查第一个级别的最后一个索引值是否与我的最新日期匹配。但是，我无法让Pandas返回正确的值。

示例可能会有所帮助。我首先使用multiindex创建原始df：

index = pd.date_range('2016-01-01', freq='B', periods=10), ["AAPL", "GOOG"]
df = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product(index))
print df

然后我过滤掉具体日期：

start, end = df.index.levels[0][1], df.index.levels[0][-4]
print start, end

现在，我创建了我的过滤后的df，仅包括从开始到结束的日期：

df2 = df.loc[start:end]
df2

这看起来很好，正如预期的那样。＆＃34 01 /二千零十六分之一十二＆＃34;是我的最后一个索引日期。

然后，当我检查第一级（0）的最后一个索引值时，它返回＆＃34; 01/14/16＆＃34;而不是我选择的结束日期（＆＃34; 01/12 / 2016＆＃34;）。

print df2.index.levels[0][-1]

如何从df2获取最后一个日期？我错过了什么或者这是一个错误吗？

Answer 1

您看到的行为的原因是切片pandas.DataFrame不会对索引进行切片，这是故意的。要获得所需的行为，可以使用Pandas 0.20.0中新引入的remove_unused_levels（）函数：

# Update index to remove values that are not used
df2.index = df2.index.remove_unused_levels()

执行此操作后，以下两行将提供相同的输出：

# Print the last value in index
print df2.index.levels[0][-1]
# Print the last value in the slice
print end

为了解释一下，df2.index.levels[0]为您提供了实际使用的不同索引值。正如IanS所指出的，如果你想要实际使用的索引部分（而不是不同的值），那么你可以使用df2.index.get_level_values(0)。在上面的例子中，这将给每个日期两次，因为每个日期都用于'AAPL'和'GOOG'。取其中任何一个的最终值（通过-1）给出相同的值。

Answer 2

看看df2.index，这不是你的想法。它包含重建多索引所需的信息，全部。

如果要访问索引值，请使用get_level_values：

df2.index.get_level_values(0)

然后df2.index.get_level_values(0)[-1]应该返回您的预期。

pandas - 多索引切片未按预期调整索引值

2 个答案: