python - Pandas - 按条件过滤索引中所有值的多索引

Question

我正在尝试使用类似于以下的多索引来过滤数据框。

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.DataFrame(np.random.rand(8),
             index=[list('AABBCCDD'),
                    ['M', 'F']*4])
data['Count'] = [1,2,15,17,8,12,11,20]

我想选择给定外部级别索引中两者 'M' 和 'F' 的 'Count' 大于 10 的所有行。因此对于示例数据框，所有 'B ' 和 'D' 行应该被选中，但其他行都没有。我能想到的唯一方法是循环遍历外部索引，但由于 pandas 中的循环几乎从来不是做事的最佳方法，我认为必须有更好的解决方案。

Answer 1

groupby 索引，然后我们使用 filter + all 得到所有计数超过阈值

data.groupby(level=0).filter(lambda x : x['Count'].gt(10).all())
Out[495]: 
            0  Count
B M  0.232856     15
  F  0.536026     17
D M  0.375064     11
  F  0.795447     20

受 Jpp 使用 isin 的启发

s=data.Count.min(level=0).gt(10)
data.loc[data.index.get_level_values(0).isin(s[s].index)]