python - Pandas :使用 .loc 和 MultiIndex 进行条件选择

Question

我已阅读 Advanced indexing with hierarchical index 的文档其中解释了将 .loc 用于 MultiIndex 的地方。还有这个线程:Using .loc with a MultiIndex in pandas?

我仍然看不到如何选择 (first index == some value) or (second index == some value)

的行

例子:

import pandas as pd

index = pd.MultiIndex.from_arrays([['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'],
                                  ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c']],
                                  names=['i0', 'i1'])
df = pd.DataFrame({'x': [1,2,3,4,5,6], 'y': [6,5,4,3,2,1]}, index=index)

这是DataFrame吗:

       x  y
i0 i1      
a  a   1  6
   b   2  5
   c   3  4
b  a   4  3
   b   5  2
   c   6  1

如何获取 i0 == 'b' 或 i1 == 'b' 的行？

       x  y
i0 i1      
a  b   2  5
b  a   4  3
   b   5  2
   c   6  1

Answer 1

我认为更简单的答案是使用 DataFrame.query允许您按名称查询多索引的函数，如下所示:

import pandas as pd
import numpy as np

index = pd.MultiIndex.from_arrays([list("aaabbb"),
                                  list("abcabc")],
                                  names=['i0', 'i1'])
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'y': [6, 5, 4, 3, 2, 1]}, index=index)


df.query('i0 == "b" | i1 == "b"')

返回:

       x  y
i0 i1      
a  b   2  5
b  a   4  3
   b   5  2
   c   6  1