python - 如何通过 Pandas 数据透视表进行过滤

Question

我有一个从 pandas(DataFrame 对象)创建的数据透视表。

目前，我有多个索引，我希望能够过滤其中的一些索引。阐明这是数据透视表的样子。

其中有 1000 多个。我想要做的是获取 opt_step 为 1、cf 为 pv_area_cost1a 且优化为 MANHATTAN 的所有实例。最终目标是能够绘制出某些实例的迭代次数与成本的关系图。

数据透视表称为 pt。我试过 pt.index.get_level_values['pv_area_cost1a'] 并且在高级索引中阅读了整个页面但无济于事。

Answer 1

首先，创建一个多索引数据框:

df = pd.DataFrame({'i1': [1, 1, 1, 1], 'i2': [2, 2, 3, 3], 'i3': [4, 5, 4, 5], 'v1': [10] * 4, 'v2': [20] * 4}).set_index(['i1', 'i2', 'i3'])
>>> df
          v1  v2
i1 i2 i3        
1  2  4   10  20
      5   10  20
   3  4   10  20
      5   10  20

对我来说，对这种类型的数据帧进行切片的最简单方法是结合使用 .loc 和 IndexSlice。因此，要对 i2=3 和 i3=5 处的上述 df 进行切片:

>>> df.loc[pd.IndexSlice[:, 3, 5], :]

          v1  v2
i1 i2 i3        
1  3  5   10  20

IndexSlice 中的: 表示选择i1 的所有行。 loc 函数中的最后一个 : 表示选择数据帧中的所有列(v1 和 v2)。