Question

我有一个多索引数据，我想在其中过滤掉特定日期的列表，例如：

  date_list=[Timestamp('2018-05-19 00:00:00'),
 Timestamp('2018-06-24 00:00:00'),
 Timestamp('2014-11-12 00:00:00'),
 Timestamp('2015-11-11 00:00:00'),
 Timestamp('2012-05-28 00:00:00'),
 Timestamp('2012-06-23 00:00:00')]

我尝试通过以下方法过滤掉这些日期，但它不起作用：

df.iloc[df.index.get_level_values('Date') != date_list]

任何人都可以帮忙。

Answer 1

将Index.isin与~的布尔布尔掩码一起使用，iloc应该被删除，因为被boolean indexing过滤：

通知：

在过滤前检查是否DatetimeIndex：

print (df.index.get_level_values('Date'))

df1 = df[~df.index.get_level_values('Date').isin(date_list)]

另一个drop和参数level和errors的解决方案：

df1 = df.drop(date_list, level='Date', errors='ignore')

示例：

df = pd.DataFrame({'Date':['2018-05-19','2014-11-10','2018-06-24','2014-11-13'],
                   'ID':[1,1,2,2],
                   'Val':list('abcd')})

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.set_index(['Date','ID'])
print (df)
              Val
Date       ID    
2018-05-19 1    a
2014-11-10 1    b
2018-06-24 2    c
2014-11-13 2    d

date_list=[pd.Timestamp('2018-05-19 00:00:00'),
 pd.Timestamp('2018-06-24 00:00:00'),
 pd.Timestamp('2014-11-12 00:00:00'),
 pd.Timestamp('2015-11-11 00:00:00'),
 pd.Timestamp('2012-05-28 00:00:00'),
 pd.Timestamp('2012-06-23 00:00:00')]

print (df.index.get_level_values('Date'))
DatetimeIndex(['2018-05-19', '2014-11-10', '2018-06-24', '2014-11-13'], 
              dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq=None)

df1 = df[~df.index.get_level_values('Date').isin(date_list)]
print (df1)
              Val
Date       ID    
2014-11-10 1    b
2014-11-13 2    d

df1 = df.drop(date_list, level='Date', errors='ignore')
print (df1)
              Val
Date       ID    
2014-11-10 1    b
2014-11-13 2    d

从multiindex过滤列表中的特定日期

1 个答案: