python - 如何使用基于整数位置的索引访问 MultiIndex 数据框中的行

Question

假设我有以下名为 df 的 MultiIndex DataFrame:

arrays = [["bar", "bar", "baz", "baz", "foo", "foo", "qux", "qux"],
          ["one", "two", "one", "two", "one", "two", "one", "two"],]
tuples = list(zip(*arrays))

index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=["first", "second"])

df = pd.Series(np.random.randn(8), index=index)

例如，如果我想访问与 baz 关联的所有行，我会使用横截面:df.xs(('baz'))。

但是有没有一种方法可以通过引用第一层中的整数位置来访问行，类似于单索引数据帧的iloc？在我的示例中，我认为这将是索引位置 1。

我尝试使用 .loc 的解决方法，如下所示:

(df.loc[[df.index.get_level_values(0)[1]]]

但这会返回与 bar 关联的第一组行。我认为这是因为整数位置 1 仍在 bar 内。我必须引用 2 才能到达 baz。

我可以让位置 0、1、2 和 3 分别引用 bar、baz、foo 和 qux 吗？

Answer 1

您可以使用级别

df.xs(df.index.levels[0][1])
second
one   -1.052578
two    0.565691
dtype: float64

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df.index.levels[0][0]
'bar'
df.index.levels[0][1]
'baz'