python - 从已在 Pandas 中重新索引的数据透视表中选择一列

Question

我有一个看起来像这样的数据框:

df = pd.DataFrame({'publisher': ['facebook', 'facebook', 'facebook', 'google', 'google', 'google'],
          'month_leadgen': ['2019-01', '2019-02', '2019-03', '2019-01', '2019-02', '2019-03'],
         'month_payment': ['2019-01', '2019-02', '2019-03', '2019-01', '2019-02', '2019-03'],
         'revenue': [60, 150, 450, 85, 250, 150]})

然后我创建了一个数据透视表:

df = df.pivot_table(index=['publisher', 'month_leadgen'], columns='month_payment', values='revenue').reset_index()

我正在尝试选择列 df['2020-01']但我收到一条错误消息:

KeyError: '2020-01'

你能帮我理解为什么我不能选择这个列吗？ df 似乎不是多索引的。我无法选择任何月份列，但可以选择“month_payment”、“campaign_name”和“month_leadgen”。

Answer 1

使用 slice(None)选择该级别的所有内容。 slice(None) 免除您陈述更深层次的内容。这意味着他们

df=df.pivot_table(index=['publisher', 'month_leadgen'], columns=['month_payment'], values=['revenue']).reset_index()
print(df)



              publisher month_leadgen         revenue                
month_payment                         2019-01 2019-02 2019-03
0              facebook       2019-01    60.0     NaN     NaN
1              facebook       2019-02     NaN   150.0     NaN
2              facebook       2019-03     NaN     NaN   450.0
3                google       2019-01    85.0     NaN     NaN
4                google       2019-02     NaN   250.0     NaN
5                google       2019-03     NaN     NaN   150.0

选择

df.loc[:, (slice(None), '2019-01')]

 

               revenue
month_payment   2019-01
0                60.0
1                 NaN
2                 NaN
3                85.0
4                 NaN
5                 NaN