python - 使用级别值过滤 pandas df

Question

我有以下 Pandas df:

df
                        price           max    maxperhour
Site  Commodity Type                        
Mid   Biomass   Stock     6.0  1.500000e+15  1.500000e+15
      CO2       Env       0.0  1.500000e+15  1.500000e+15
      Coal      Stock     7.0  1.500000e+15  1.500000e+15
      Elec      Demand    NaN           NaN           NaN
      Gas       Stock    27.0  1.500000e+15  1.500000e+15
      Hydro     SupIm     NaN           NaN           NaN
      Lignite   Stock     4.0  1.500000e+15  1.500000e+15
      Solar     SupIm     NaN           NaN           NaN
      Wind      SupIm     NaN           NaN           NaN

我想过滤上面提到的 df 并创建一个 Commodity 项目列表，当 Site == 'Mid' 和 Type == (“库存”或“需求”)。

因此应使用一些 pandas 过滤功能创建以下列表:

df.somefunction()
['Biomass', 'Coal', 'Gas', 'Lignite', 'Elec']

我将如何实现这一目标？

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最后，如果可能的话，我希望将 'Elec' 作为最后一个元素，我的意思是；创建列表时，'Elec' 可能是列表的第三个元素，例如:

['Biomass', 'Coal', 'Elec', 'Gas', 'Lignite']

但是，如果我可以将 'Elec' 作为最后一个元素，那将是最好的:

['Biomass', 'Coal', 'Gas', 'Lignite', 'Elec']

因为它是唯一具有 Type == 'Demand' 的元素

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来自@jezrael

df[(df.index.get_level_values('Site') == 'Mid') & (df.index.get_level_values('Type') == 'Stock')].index.remove_unused_levels().get_level_values('Commodity').tolist()

Answer 1

使用 MultiIndex 的解决方案:

m1 = (df.index.get_level_values('Site') == 'Mid')
m2 = (df.index.get_level_values('Type') == 'Stock')
m3 = (df.index.get_level_values('Type') == 'Demand')

idx1 = df[m1 & m2].index.remove_unused_levels().get_level_values('Commodity')
idx2 = df[m1 & m3].index.remove_unused_levels().get_level_values('Commodity')

idx = idx1.append(idx2)
print (idx)
Index(['Biomass', 'Coal', 'Gas', 'Lignite', 'Elec'], dtype='object', name='Commodity')

替代列:

df1 = df.reset_index()
m1 = (df1['Site'] == 'Mid')
m2 = (df1['Type'] == 'Stock')
m3 = (df1['Type'] == 'Demand')

idx1 = df1.loc[m1 & m2, 'Commodity']
idx2 = df1.loc[m1 & m3, 'Commodity']

idx = idx1.append(idx2).tolist()
print (idx)
['Biomass', 'Coal', 'Gas', 'Lignite', 'Elec']