Question

我有一个如下所示的数据框：

import pandas as pd
import numpy as np

arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']), np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]
df = pd.DataFrame([[24, 13,  8,  9],
   [11, 30,  7, 23],
   [21, 31, 12, 30],
   [ 2,  5, 19, 24],
   [15, 18,  3, 16],
   [ 2, 24, 28, 11],
   [23,  9,  6, 12],
   [29, 28, 11, 21]], index=arrays, columns=list('abcd'))


df
          a   b   c   d
bar one  24  13   8   9
    two  11  30   7  23
baz one  21  31  12  30
    two   2   5  19  24
foo one  15  18   3  16
    two   2  24  28  11
qux one  23   9   6  12
    two  29  28  11  21

我想对数据框进行切片，使得结果包含所有行，其中foo作为第一个索引的值，所有行bar作为第一级索引，two作为二级指数。即生成的数据框应如下所示：

          a   b   c   d
bar two  11  30   7  23
foo one  15  18   3  16
    two   2  24  28  11

获得此结果的一种方法是

pd.concat([df.loc[[('bar', 'two')],:], df.loc[('foo', slice(None)),:]])

但这感觉就像一种非常麻烦的方式，必须有更多的＆＃34; pythonic＆＃34;方式..

Answer 1

i = df.index.get_level_values('age') print (i) Int64Index([8, 12, 0, 14, 12, 0], dtype='int64', name='age') df = df[(i >= 10) & (i <= 20)].sum(level=0) print (df) A B year 1895 13 14 1965 97 56救援：

query

df.query('ilevel_0 == "foo" or (ilevel_0 == "bar" and ilevel_1 == "two")') a b c d bar two 11 30 7 23 foo one 15 18 3 16 two 2 24 28 11，xs等都失败了，因为您对各个级别的切片不一致。

Answer 2

您可以使用默认切片

l0 = df.index.get_level_values(0)
l1 = df.index.get_level_values(1)
cond = (l0 == "foo") | ((l0=="bar") & (l1=="two"))
df[cond]

输出

        a   b   c   d
bar two 11  30  7   23
foo one 15  18  3   16
    two 2   24  28  11

使用基于索引的条件切片MultiIndex DataFrame

2 个答案: