python - 如何使用第二个索引列从索引的 pandas DataFrame 中选择行？

Question

这是一个简单的 pandas DataFrame，具有两级索引和单值列:

            value 
| k1 | k2 |       |  
+----+----+-------+
| a  | b  | c     |
| d  | e  | f     |
| g  | h  | i     |

我可以使用 k1 选择行，如下所示:

df.loc[['a','d'], :]

并得到:

            value 
| k1 | k2 |       |  
+----+----+-------+
| a  | b  | c     |
| d  | e  | f     |

但是，当尝试对 k2 进行相同操作时，如下所示:

df.loc[:, ['b','e']]

我收到 KeyError:“[['b', 'e']] 均不在 [列] 中”

我在这里缺少什么？

Answer 1

你可以这样做:

df.loc[(slice(None), ['b', 'e']), :]

更详细的解释:

执行df.loc[idx_row, idx_col]时，索引器“idx_row”(在您的情况下为列表['a','d'])索引行(因此您的多重索引)，而“idx_col”(在您的情况下 :)对列进行索引(在本例中:所有列)。
因此，您想在行索引器('idx_row')中指定多索引的两个级别。当你想从第二层选择时，你必须指定你想要使用切片包含第一层的所有元素，因此 'idx_row' 变成 (:, ['b', 'e']) 。唯一的问题是您不能在元组内使用 :，因此您需要使用等效的 slice(None)。
Pandas 提供了一个小解决方法，不必使用更详细的切片:

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:, ['b', 'e']], :]

请参阅有关此内容的文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html#using-slicers