注意：
此帖子的结构如下：
- 操作规范中提出的问题将一一解决
- 对于每个问题，将演示一种或多种适用于解决该问题并获得预期结果的方法。
注意 s（非常类似于此内容）将被提供给有兴趣学习更多功能，实现细节和其他手头主题信息的读者。这些注释是通过搜集文档并发现各种晦涩难懂的功能，以及从我自己的（公认的有限）经验中编写的。
所有代码示例均已在pandas v0.23.4，python3.7上创建并测试。如果有不清楚的地方，或者实际上是不正确的，或者您找不到适用于您的用例的解决方案，请随时提出修改建议，在注释中要求澄清，或打开一个新问题…… 。
这是对一些常见习语（以下称为“四个习语”）的介绍，我们将经常对其进行复习。
DataFrame.loc-按标签选择的一般解决方案（+ pd.IndexSlice表示涉及切片的更复杂应用）
DataFrame.xs -从Series / DataFrame中提取特定的横截面。
DataFrame.query-动态指定切片和/或过滤操作（即，作为动态评估的表达式。比其他情况更适用于某些方案。另请参阅文档的此部分以查询MultiIndexes。
使用生成的掩码进行布尔索引MultiIndex.get_level_values（通常与结合使用Index.isin，尤其是在使用多个值进行过滤时）。在某些情况下这也很有用。
从四个习语的角度来看各种切片和过滤问题，将有助于更好地理解可以应用于给定情况的内容，这将是有益的。非常重要的一点是要了解，并非所有习惯用法在每种情况下都一样有效（如果有的话）。如果没有将成语列为以下问题的潜在解决方案，则意味着该成语不能有效地应用于该问题。
问题1
如何选择在“一个”级别中具有“ a”的行？
col
one two
a t 0
u 1
v 2
w 3
您可以将loc用作适用于大多数情况的通用解决方案：
df.loc[['a']]
此时，如果您得到
TypeError: Expected tuple, got str
这意味着您使用的是旧版熊猫。考虑升级！否则，请使用df.loc[('a', slice(None)), :]。
或者，您可以xs在这里使用，因为我们要提取单个横截面。请注意levels和axis参数（此处可以采用合理的默认值）。
df.xs('a', level=0, axis=0, drop_level=False)
# df.xs('a', drop_level=False)
在这里，drop_level=False需要使用参数来防止xs在结果（我们切入的水平）上降低“一级”。
这里的另一个选择是使用query：
df.query("one == 'a'")
如果索引没有名称，则需要将查询字符串更改为"ilevel_0 == 'a'"。
最后，使用get_level_values：
df[df.index.get_level_values('one') == 'a']
# If your levels are unnamed, or if you need to select by position (not label),
# df[df.index.get_level_values(0) == 'a']
另外，我如何在输出中将级别“一”降低？
col
two
t 0
u 1
v 2
w 3
使用以下任一方法均可轻松完成此操作
df.loc['a'] # Notice the single string argument instead the list.
要么，
df.xs('a', level=0, axis=0, drop_level=True)
# df.xs('a')
注意，我们可以省略该drop_level参数（True默认情况下假定为该参数）。
注意
您可能会注意到，经过过滤的DataFrame可能仍然具有所有级别，即使在打印出DataFrame时不显示它们也是如此。例如，
v = df.loc[['a']]
print(v)
col
one two
a t 0
u 1
v 2
w 3
print(v.index)
MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', 'd'], ['t', 'u', 'v', 'w']],
labels=[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3]],
names=['one', 'two'])
您可以使用以下方法消除这些级别MultiIndex.remove_unused_levels：
v.index = v.index.remove_unused_levels()
print(v.index)
MultiIndex(levels=[['a'], ['t', 'u', 'v', 'w']],
labels=[[0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3]],
names=['one', 'two'])
问题1b
如何在级别“ two”上切片所有值为“ t”的行？
col
one two
a t 0
b t 4
t 8
d t 12
直观地讲，您需要包含以下内容slice()：
df.loc[(slice(None), 't'), :]
它就是行得通！™，但是笨拙。我们可以在pd.IndexSlice此处使用API 促进更自然的切片语法。
idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:, 't'], :]
这要干净得多。
注意
为什么:需要跨列的尾随切片？这是因为loc可以用于沿两个轴（axis=0或
axis=1）进行选择和切片。没有明确说明要在哪个轴上进行切片，操作将变得模棱两可。请参阅切片文档中的红色大框。
如果要消除任何歧义，请loc接受一个axis
参数：
df.loc(axis=0)[pd.IndexSlice[:, 't']]
如果没有该axis参数（即仅执行df.loc[pd.IndexSlice[:, 't']]），则假定切片在列上，并且KeyError在这种情况下将引发a 。
切片器中对此进行了记录。但是，出于本文的目的，我们将明确指定所有轴。
用xs，它是
df.xs('t', axis=0, level=1, drop_level=False)
用query，它是
df.query("two == 't'")
# Or, if the first level has no name,
# df.query("ilevel_1 == 't'")
最后，通过get_level_values，您可以
df[df.index.get_level_values('two') == 't']
# Or, to perform selection by position/integer,
# df[df.index.get_level_values(1) == 't']
全部达到相同的效果。
问题2
如何在级别“ one”中选择与项目“ b”和“ d”相对应的行？
col
one two
b t 4
u 5
v 6
w 7
t 8
d w 11
t 12
u 13
v 14
w 15
使用loc，可以通过指定列表以类似方式完成此操作。
df.loc[['b', 'd']]
要解决选择“ b”和“ d”的上述问题，您还可以使用query：
items = ['b', 'd']
df.query("one in @items")
# df.query("one == @items", parser='pandas')
# df.query("one in ['b', 'd']")
# df.query("one == ['b', 'd']", parser='pandas')
注意：
是的，默认解析器为'pandas'，但重要的是要突出此语法不是python。Pandas解析器从表达式生成的解析树略有不同。这样做是为了使某些操作更直观地指定。有关更多信息，请阅读我关于
使用pd.eval（）在熊猫中进行动态表达评估的文章。
并且，用get_level_values+ Index.isin：
df[df.index.get_level_values("one").isin(['b', 'd'])]
问题2b
我如何获得与“第二”级别中的“ t”和“ w”相对应的所有值？
col
one two
a t 0
w 3
b t 4
w 7
t 8
d w 11
t 12
w 15
使用loc，只有与结合使用才有可能pd.IndexSlice。
df.loc[pd.IndexSlice[:, ['t', 'w']], :]
中的第一个冒号:是pd.IndexSlice[:, ['t', 'w']]指跨越第一级。随着要查询的级别的深度增加，您将需要指定更多的切片，每个级别将切片一个。您不需要指定多层次超越但被切片的一个。
使用query，这是
items = ['t', 'w']
df.query("two in @items")
# df.query("two == @items", parser='pandas')
# df.query("two in ['t', 'w']")
# df.query("two == ['t', 'w']", parser='pandas')
与get_level_values和Index.isin（类似于上面）：
df[df.index.get_level_values('two').isin(['t', 'w'])]
问题3
如何检索横截面，即具有从中为索引指定值的单行df？具体来说，我如何检索的横截面('c', 'u')，由
col
one two
c u 9
loc通过指定键元组来使用：
df.loc[('c', 'u'), :]
要么，
df.loc[pd.IndexSlice[('c', 'u')]]
注意
此时，您可能会遇到PerformanceWarning如下所示的：
PerformanceWarning: indexing past lexsort depth may impact performance.
这仅表示您的索引未排序。大熊猫取决于要进行最佳搜索和检索的索引（在这种情况下，按字典顺序排序，因为我们正在处理字符串值）。一种快速的解决方法是使用预先对DataFrame进行排序DataFrame.sort_index。如果您计划一并执行多个此类查询，那么从性能角度来看，这是特别理想的：
df_sort = df.sort_index()
df_sort.loc[('c', 'u')]
您还可以MultiIndex.is_lexsorted()用来检查索引是否已排序。此函数返回True或False相应地。您可以调用此函数来确定是否需要其他排序步骤。
使用xs，这再次简单地传递了一个元组作为第一个参数，而所有其他参数都设置为其适当的默认值：
df.xs(('c', 'u'))
使用query，事情变得有些笨拙：
df.query("one == 'c' and two == 'u'")
您现在可以看到，这将很难一概而论。但是对于这个特定问题仍然可以。
跨多个级别的访问get_level_values仍然可以使用，但不建议这样做：
m1 = (df.index.get_level_values('one') == 'c')
m2 = (df.index.get_level_values('two') == 'u')
df[m1 & m2]
问题4
如何选择与('c', 'u')和相对应的两行('a', 'w')？
col
one two
c u 9
a w 3
使用loc，这仍然很简单：
df.loc[[('c', 'u'), ('a', 'w')]]
# df.loc[pd.IndexSlice[[('c', 'u'), ('a', 'w')]]]
使用query，您将需要通过遍历横截面和层次来动态生成查询字符串：
cses = [('c', 'u'), ('a', 'w')]
levels = ['one', 'two']
# This is a useful check to make in advance.
assert all(len(levels) == len(cs) for cs in cses)
query = '(' + ') or ('.join([
' and '.join([f"({l} == {repr(c)})" for l, c in zip(levels, cs)])
for cs in cses
]) + ')'
print(query)
# ((one == 'c') and (two == 'u')) or ((one == 'a') and (two == 'w'))
df.query(query)
100％不推荐！但是有可能。
问题5
如何检索与“一级”中的“ a”或“二级”中的“ t”相对应的所有行？
col
one two
a t 0
u 1
v 2
w 3
b t 4
t 8
d t 12
loc在确保正确性并仍保持代码清晰的同时，这实际上很难做到。df.loc[pd.IndexSlice['a', 't']]不正确，将其解释为df.loc[pd.IndexSlice[('a', 't')]]（即选择横截面）。您可能会想到一种解决方案，pd.concat可以单独处理每个标签：
pd.concat([
df.loc[['a'],:], df.loc[pd.IndexSlice[:, 't'],:]
])
col
one two
a t 0
u 1
v 2
w 3
t 0 # Does this look right to you? No, it isn't!
b t 4
t 8
d t 12
但是您会注意到其中一行是重复的。这是因为该行同时满足两个切片条件，因此出现了两次。您将需要做
v = pd.concat([
df.loc[['a'],:], df.loc[pd.IndexSlice[:, 't'],:]
])
v[~v.index.duplicated()]
但是，如果您的DataFrame固有地包含重复的索引（所需），那么它将不会保留它们。 使用时要格外小心。
使用query，这非常简单：
df.query("one == 'a' or two == 't'")
使用get_level_values，这仍然很简单，但并不那么优雅：
m1 = (df.index.get_level_values('one') == 'a')
m2 = (df.index.get_level_values('two') == 't')
df[m1 | m2]
问题6
如何切特定的横截面？对于“ a”和“ b”，我想选择子级别为“ u”和“ v”的所有行，对于“ d”，我想选择子级别为“ w”的行。
col
one two
a u 1
v 2
b u 5
v 6
d w 11
w 15
我添加了这是一个特殊情况，以帮助理解四个惯用语的用法-这是其中的任何一个都无法有效工作的情况，因为切片非常具体，并且没有遵循任何实际模式。
通常，像这样的切片问题将需要将键列表显式传递给loc。一种方法是：
keys = [('a', 'u'), ('a', 'v'), ('b', 'u'), ('b', 'v'), ('d', 'w')]
df.loc[keys, :]
如果要保存一些键入内容，您将认识到存在一种切片“ a”，“ b”及其子级别的模式，因此我们可以将切片任务分为两部分和concat结果：
pd.concat([
df.loc[(('a', 'b'), ('u', 'v')), :],
df.loc[('d', 'w'), :]
], axis=0)
“ a”和“ b”的切片规范稍微清晰一些，(('a', 'b'), ('u', 'v'))因为被索引的相同子级别对于每个级别都是相同的。
问题7
如何获得“二级”中的值大于5的所有行？
col
one two
b 7 4
9 5
c 7 10
d 6 11
8 12
8 13
6 15
这是可以做到用query，
df2.query("two > 5")
和get_level_values。
df2[df2.index.get_level_values('two') > 5]
注意
类似于此示例，我们可以使用这些构造基于任意条件进行过滤。在一般情况下，要记住，这是非常有用的loc，并xs是专为基于标签的索引，而query并
get_level_values是构建一般条件口罩用于过滤很有帮助。
奖金问题
如果我需要对MultiIndex 列进行切片怎么办？
实际上，此处的大多数解决方案也适用于色谱柱，只需稍作更改即可。考虑：
np.random.seed(0)
mux3 = pd.MultiIndex.from_product([
list('ABCD'), list('efgh')
], names=['one','two'])
df3 = pd.DataFrame(np.random.choice(10, (3, len(mux))), columns=mux3)
print(df3)
one A B C D
two e f g h e f g h e f g h e f g h
0 5 0 3 3 7 9 3 5 2 4 7 6 8 8 1 6
1 7 7 8 1 5 9 8 9 4 3 0 3 5 0 2 3
2 8 1 3 3 3 7 0 1 9 9 0 4 7 3 2 7
这些是您需要对四个习惯用法进行的以下更改，才能使它们与列一起使用。
要切片loc，请使用
df3.loc[:, ....] # Notice how we slice across the index with `:`.
要么，
df3.loc[:, pd.IndexSlice[...]]
要xs适当使用，只需传递一个参数axis=1。
您可以使用直接访问列级别值df.columns.get_level_values。然后，您需要做类似的事情
df.loc[:, {condition}]
其中{condition}代表使用建立的某些条件columns.get_level_values。
要使用query，您唯一的选择是转置，查询索引并再次转置：
df3.T.query(...).T
不建议使用其他3个选项之一。
level说法Index.isin。