在 Python 0.19.0 中,有一种新的建议方法,此处解释1。我相信他们给出的最清晰的例子如下,他们从一个四级索引中分割出来。这就是数据框的制作方式:
In [46]: def mklbl(prefix,n):
....: return ["%s%s" % (prefix,i) for i in range(n)]
....:
In [47]: miindex = pd.MultiIndex.from_product([mklbl('A',4),
....: mklbl('B',2),
....: mklbl('C',4),
....: mklbl('D',2)])
....:
In [48]: micolumns = pd.MultiIndex.from_tuples([('a','foo'),('a','bar'),
....: ('b','foo'),('b','bah')],
....: names=['lvl0', 'lvl1'])
....:
In [49]: dfmi = pd.DataFrame(np.arange(len(miindex)*len(micolumns)).reshape((len(miindex),len(micolumns))),
....: index=miindex,
....: columns=micolumns).sort_index().sort_index(axis=1)
....:
In [50]: dfmi
Out[50]:
lvl0 a b
lvl1 bar foo bah foo
A0 B0 C0 D0 1 0 3 2
D1 5 4 7 6
C1 D0 9 8 11 10
D1 13 12 15 14
C2 D0 17 16 19 18
D1 21 20 23 22
C3 D0 25 24 27 26
... ... ... ... ...
A3 B1 C0 D1 229 228 231 230
C1 D0 233 232 235 234
D1 237 236 239 238
C2 D0 241 240 243 242
D1 245 244 247 246
C3 D0 249 248 251 250
D1 253 252 255 254
这就是他们选择不同行的方式:
In [51]: dfmi.loc[(slice('A1','A3'),slice(None), ['C1','C3']),:]
Out[51]:
lvl0 a b
lvl1 bar foo bah foo
A1 B0 C1 D0 73 72 75 74
D1 77 76 79 78
C3 D0 89 88 91 90
D1 93 92 95 94
B1 C1 D0 105 104 107 106
D1 109 108 111 110
C3 D0 121 120 123 122
... ... ... ... ...
A3 B0 C1 D1 205 204 207 206
C3 D0 217 216 219 218
D1 221 220 223 222
B1 C1 D0 233 232 235 234
D1 237 236 239 238
C3 D0 249 248 251 250
D1 253 252 255 254
所以很简单,在 中df.loc[(indices),:]
,您指定要选择的每个级别的索引,从最高级别到最低级别。如果您不想选择最低级别的索引,则可以省略指定它们。如果您不想在其他指定级别之间进行切片,请添加slice(None)
. 示例中显示了这两种情况,其中省略了 D 级,在 A 和 C 之间指定了 B 级。