python - 如何使用 MultiIndex 索引和 MultiIndex 列对 Pandas DataFrame 进行切片？

Question

我希望创建一个新的 DataFrame，与基于芯片的设备 A 和 B 的结果相对应。

以下是我创建 DataFrame 的代码:

import numpy as np
import pandas as pd

x = np.array(
    [
        [0.26, 0.92, 0.05, 0.43],
        [1.00, 0.62, 1.00, 1.00],
        [1.00, 0.97, 0.04, 1.00],
        [0.00, 1.00, 1.00, 0.88],
        [1.00, 1.00, 1.00, 0.79],
        [0.98, 1.00, 0.79, 0.99],
        [0.99, 1.00, 1.00, 1.00],
        [0.18, 1.00, 0.26, 1.00],
        [0.22, 0.00, 0.34, 0.82],
    ]
)
rowIndx = pd.MultiIndex.from_product(
    [["Slurm", "Zoidberg", "Wernstrom"], ["A", "B", "C"]],
    names=["Laboratory", "Device"],
)
colIndex = pd.MultiIndex.from_product(
    [["Replicant 1 ", "Replicant 2 "], ["Silicon", "Carbon"]]
)
robot = pd.DataFrame(data=x, index=rowIndx, columns=colIndex)
robot

这是表格的图像。

这是我认为会起作用的代码，但它只是给了我错误，所以现在我不知道该尝试什么，机器人[(robot.Device=="A") & (robot.Device=="B")][["Silicon"]]

Answer 1

我想你想要这样的东西:

In [6]: robot.loc[:, (robot.columns.get_level_values(level=1)=='Silicon')]
Out[6]:
                  Replicant 1  Replicant 2
                       Silicon      Silicon
Laboratory Device
Slurm      A              0.26         0.05
           B              1.00         1.00
           C              1.00         0.04
Zoidberg   A              0.00         1.00
           B              1.00         1.00
           C              0.98         0.79
Wernstrom  A              0.99         1.00
           B              0.18         0.26
           C              0.22         0.34

这里有两个关键点:第一个关键是使用 robot.loc[ _ , _ ] (指定两个参数，一个用于索引，一个用于列)；这必须是您的 MultiIndex 类型索引和 MultiIndex 类型列可以理解的内容。

第二个键是robots.columns.get_level_values(level=1)，它获取图像中显示的 4 列的 1 级(碳/硅)的 4 列标签数据框:

In [7]: robot.columns.get_level_values(level=1)
Out[7]: Index(['Silicon', 'Carbon', 'Silicon', 'Carbon'], dtype='object')

然后它会根据给定条件过滤要显示的列:

In [8]: robot.columns.get_level_values(level=1)=='Silicon'
Out[8]: array([ True, False,  True, False])

如果除了硅之外还有更多元素，您可以使用 | 运算符(而不是 & 运算符)，如下所示:

robot.loc[:, (robot.columns.get_level_values(level=1)=='Silicon')|(robot.columns.get_level_values(level=1)=='Carbon')]

或更短一点:

lv = robot.columns.get_level_values(level=1)
robot.loc[:, (lv=='Silicon')|(lv=='Carbon')]

更新:如果您还想过滤索引中的值，可以使用robot.index.get_level_values()而不是robot.columns.get_level_values ()。这是一个例子:

lv = robot.columns.get_level_values(level=1)
ilv = robot.index.get_level_values(level=1)
robot.loc[(ilv=='A')|(ilv=='B'), (lv=='Silicon')]

我们已经用逻辑掩码替换了 :(这意味着 MultiIndex 的所有级别的所有值)来过滤索引，这与我们过滤列的方式相同。