python - 如何根据另一个 DataFrame 的条件从多索引 Dataframe 中选择重复子集

Question

我有一个如下所示的数据框:

                     dates         0
numbers letters               
0       a       2013-01-01  0.261092
                2013-01-02 -1.267770
                2013-01-03  0.008230
        b       2013-01-01 -1.515866
                2013-01-02  0.351942
                2013-01-03 -0.245463
        c       2013-01-01 -0.253103
                2013-01-02 -0.385411
                2013-01-03 -1.740821
1       a       2013-01-01 -0.108325
                2013-01-02 -0.212350
                2013-01-03  0.021097
        b       2013-01-01 -1.922214
                2013-01-02 -1.769003
                2013-01-03 -0.594216
        c       2013-01-01 -0.419775
                2013-01-02  1.511700
                2013-01-03  0.994332
2       a       2013-01-01 -0.020299
                2013-01-02 -0.749474
                2013-01-03 -1.478558
        b       2013-01-01 -1.357671
                2013-01-02  0.161185
                2013-01-03 -0.658246
        c       2013-01-01 -0.564796
                2013-01-02 -0.333106
                2013-01-03 -2.814611

现在我得到了一个查询列表，例如:

   numbers letters
0        0       b
1        1       c
2        0       b

我需要选择索引满足列表的数据。答案是这样的:

                     dates         0
numbers letters               
0       b       2013-01-01 -1.515866
                2013-01-02  0.351942
                2013-01-03 -0.245463
1       c       2013-01-01 -0.419775
                2013-01-02  1.511700
                2013-01-03  0.994332
0       b       2013-01-01 -1.515866
                2013-01-02  0.351942
                2013-01-03 -0.245463

如何从MultiIndex的Dataframe中选择特定数据来回答具有重复行的查询列表？需要注意的是，查询列表比数据帧的长度长得多。因此，我需要一个足够快的方法来解决这个问题。

(PS，还有另一个问题类似这个问题，但没有重复查询。 How to select a subset from a Multi-Index Dataframe based on conditions from another DataFrame )

Answer 1

如果将第二个 DataFrame 转换为 MultiIndex，则只需使用 .loc 选择第一个 DataFrame >

In [2]: idx = df2.set_index(['numbers', 'letters']).index

In [3]: print df.loc[idx]
                      dates         0
numbers letters
0       b        2013-01-01 -1.515866
        b        2013-01-02  0.351942
        b        2013-01-03 -0.245463
1       c        2013-01-01 -0.419775
        c        2013-01-02  1.511700
        c        2013-01-03  0.994332
0       b        2013-01-01 -1.515866
        b        2013-01-02  0.351942
        b        2013-01-03 -0.245463