python - 多索引数据帧的基于整数的 (K,N) 索引

Question

假设我有一个排序的多索引数据框:

color  food      one        two
green  ham   0.565738  1.545659
       eggs -0.974236 -0.070345
red    eggs  1.033801 -2.400454
       ham  -0.785435  0.462060
       pork  0.704228  0.523508

...

如何检索与第 1 级 的Kth 值 关联的所有元素。例如，如果 K=2，我们将检索:

red    eggs  1.033801 -2.400454
       ham  -0.785435  0.462060
       pork  0.704228  0.523508

更一般地说，多级数据帧的 iloc 的语法是什么？

更新:

在 GitHub 上查看此票证以获取有关该主题的后续信息:"Awkward" Integer-indexing in MultiIndex DataFrames

Answer 1

The indexing docs非常完整，值得阅读和实验:

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In [18]: df.loc[['green']]
Out[18]: 
                 one       two
green ham   0.261355  0.182691
      eggs  0.243253 -0.360223

[2 rows x 2 columns]

如果需要可以直接用iloc索引

In [24]: df.iloc[0:2]
Out[24]: 
                 one       two
green ham   0.261355  0.182691
      eggs  0.243253 -0.360223

[2 rows x 2 columns]

对于 level=0 上的每个值，这最多将为您提供第 k 个(在本例中为 2)个值

In [35]: df.groupby(level=0).head(2)
Out[35]: 
                 one       two
green ham   0.261355  0.182691
      eggs  0.243253 -0.360223
red   eggs -0.147635  0.555402
      ham   1.815182  0.158497

[4 rows x 2 columns]

这里是第n个值(k-1)；如果一组没有，则不会为该 key 返回任何内容

In [36]: df.groupby(level=0).nth(2)
Out[36]: 
               one       two
red pork -0.158261 -0.963434

[1 rows x 2 columns]

In [37]: df.groupby(level=0).nth(1)
Out[37]: 
                 one       two
green eggs  0.243253 -0.360223
red   ham   1.815182  0.158497

[2 rows x 2 columns]