从多索引熊猫中选择

Question 1

我有一个带有列“ A”和“ B”的多索引数据框。

有没有一种方法可以通过在多索引的一列上进行过滤而不选择将索引重置为单列索引来选择行？

例如。

# has multi-index (A,B)
df
#can I do this? I know this doesn't work because the index is multi-index so I need to     specify a tuple

df.ix[df.A ==1]

Question 2

一种方法是使用get_level_valuesIndex方法：

In [11]: df
Out[11]:
     0
A B
1 4  1
2 5  2
3 6  3

In [12]: df.iloc[df.index.get_level_values('A') == 1]
Out[12]:
     0
A B
1 4  1

在0.13，你就可以使用xs与drop_level参数：

df.xs(1, level='A', drop_level=False) # axis=1 if columns

注意：如果这是列MultiIndex而不是索引，则可以使用相同的技术：

In [21]: df1 = df.T

In [22]: df1.iloc[:, df1.columns.get_level_values('A') == 1]
Out[22]:
A  1
B  4
0  1

Question 3

您还可以使用query在我看来非常易读且易于使用的代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 50, 80], 'C': [6, 7, 8, 9]})
df = df.set_index(['A', 'B'])

      C
A B    
1 10  6
2 20  7
3 50  8
4 80  9

对于您的想法，您现在可以简单地执行以下操作：

df.query('A == 1')

      C
A B    
1 10  6

您还可以使用以下更复杂的查询 and

df.query('A >= 1 and B >= 50')

      C
A B    
3 50  8
4 80  9

和 or

df.query('A == 1 or B >= 50')

      C
A B    
1 10  6
3 50  8
4 80  9

您还可以查询不同的索引级别，例如

df.query('A == 1 or C >= 8')

将返回

如果要在查询中使用变量，则可以使用@：

b_threshold = 20
c_threshold = 8

df.query('B >= @b_threshold and C <= @c_threshold')

      C
A B    
2 20  7
3 50  8

Question 4

您可以使用DataFrame.xs()：

In [36]: df = DataFrame(np.random.randn(10, 4))

In [37]: df.columns = [np.random.choice(['a', 'b'], size=4).tolist(), np.random.choice(['c', 'd'], size=4)]

In [38]: df.columns.names = ['A', 'B']

In [39]: df
Out[39]:
A      b             a
B      d      d      d      d
0 -1.406  0.548 -0.635  0.576
1 -0.212 -0.583  1.012 -1.377
2  0.951 -0.349 -0.477 -1.230
3  0.451 -0.168  0.949  0.545
4 -0.362 -0.855  1.676 -2.881
5  1.283  1.027  0.085 -1.282
6  0.583 -1.406  0.327 -0.146
7 -0.518 -0.480  0.139  0.851
8 -0.030 -0.630 -1.534  0.534
9  0.246 -1.558 -1.885 -1.543

In [40]: df.xs('a', level='A', axis=1)
Out[40]:
B      d      d
0 -0.635  0.576
1  1.012 -1.377
2 -0.477 -1.230
3  0.949  0.545
4  1.676 -2.881
5  0.085 -1.282
6  0.327 -0.146
7  0.139  0.851
8 -1.534  0.534
9 -1.885 -1.543

如果要保持A级别（drop_level仅从v0.13.0开始，可使用关键字参数）：

In [42]: df.xs('a', level='A', axis=1, drop_level=False)
Out[42]:
A      a
B      d      d
0 -0.635  0.576
1  1.012 -1.377
2 -0.477 -1.230
3  0.949  0.545
4  1.676 -2.881
5  0.085 -1.282
6  0.327 -0.146
7  0.139  0.851
8 -1.534  0.534
9 -1.885 -1.543

Question 5

了解如何访问多索引熊猫DataFrame可以帮助您完成诸如此类的所有任务。

将其复制粘贴到您的代码中以生成示例：

# hierarchical indices and columns
index = pd.MultiIndex.from_product([[2013, 2014], [1, 2]],
                                   names=['year', 'visit'])
columns = pd.MultiIndex.from_product([['Bob', 'Guido', 'Sue'], ['HR', 'Temp']],
                                     names=['subject', 'type'])

# mock some data
data = np.round(np.random.randn(4, 6), 1)
data[:, ::2] *= 10
data += 37

# create the DataFrame
health_data = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
health_data

会给你这样的表：

按栏标准访问

health_data['Bob']
type       HR   Temp
year visit      
2013    1   22.0    38.6
        2   52.0    38.3
2014    1   30.0    38.9
        2   31.0    37.3


health_data['Bob']['HR']
year  visit
2013  1        22.0
      2        52.0
2014  1        30.0
      2        31.0
Name: HR, dtype: float64

# filtering by column/subcolumn - your case:
health_data['Bob']['HR']==22
year  visit
2013  1         True
      2        False
2014  1        False
      2        False

health_data['Bob']['HR'][2013]    
visit
1    22.0
2    52.0
Name: HR, dtype: float64

health_data['Bob']['HR'][2013][1]
22.0

按行访问

health_data.loc[2013]
subject Bob Guido   Sue
type    HR  Temp    HR  Temp    HR  Temp
visit                       
1   22.0    38.6    40.0    38.9    53.0    37.5
2   52.0    38.3    42.0    34.6    30.0    37.7

health_data.loc[2013,1] 
subject  type
Bob      HR      22.0
         Temp    38.6
Guido    HR      40.0
         Temp    38.9
Sue      HR      53.0
         Temp    37.5
Name: (2013, 1), dtype: float64

health_data.loc[2013,1]['Bob']
type
HR      22.0
Temp    38.6
Name: (2013, 1), dtype: float64

health_data.loc[2013,1]['Bob']['HR']
22.0

切片多索引

idx=pd.IndexSlice
health_data.loc[idx[:,1], idx[:,'HR']]
    subject Bob Guido   Sue
type    HR  HR  HR
year    visit           
2013    1   22.0    40.0    53.0
2014    1   30.0    52.0    45.0

Question 6

您可以使用DataFrame.loc：

>>> df.loc[1]

例

>>> print(df)
       result
A B C        
1 1 1       6
    2       9
  2 1       8
    2      11
2 1 1       7
    2      10
  2 1       9
    2      12

>>> print(df.loc[1])
     result
B C        
1 1       6
  2       9
2 1       8
  2      11

>>> print(df.loc[2, 1])
   result
C        
1       7
2      10

Question 7

另一个选择是：

filter1 = df.index.get_level_values('A') == 1
filter2 = df.index.get_level_values('B') == 4

df.iloc[filter1 & filter2]
Out[11]:
     0
A B
1 4  1