Python Pandas从多索引数据框中的第二个索引访问值

Question

我不确定多索引的工作原理，所以我可能只是在这里尝试做错事情。如果我有一个数据框        ValueA  B         1  1    5.671  2    6.871  3    7.232  1    8.672  2    9.872  3    10.23如果要访问B = 2的元素，该怎么做？df.ix [2]给我A = 2。要获得特定值，似乎是df.ix [（1,2）]，但这是B索引的目的，如果您不能直接访问它的话？

Answer 1

您可以使用xs：

In [11]: df.xs(2, level='B')

Out[11]:

   Value

A

1   6.87

2   9.87

或者：

In [12]: df1.xs(1, level=1)

Out[12]:

   Value

A

1   5.67

2   8.67

Answer 2

作为一种替代方法，您可以使用df.loc：

>>> df.loc[(slice(None),2),:]

     Value

A B       

1 2   6.87

2 2   9.87

元组按顺序访问索引。因此，根据第二级索引slice(None)从index 'A'，第二位置限制中获取所有值，'B'=2在本示例中为。在:指定要所有列，但你可以subet列有作为。

Answer 3

如果只想返回横截面，请使用xs（如@Andy Hayden所述）。

但是，如果要覆盖原始数据框中的某些值，请改用pd.IndexSlice（with pd.loc）。给定一个数据框df：

In [73]: df

Out[73]:

                 col_1  col_2

index_1 index_2

1       1            5      6

        1            5      6

        2            5      6

2       2            5      6

如果您想用where的0所有元素覆盖col_1，index_2 == 2请执行以下操作：

In [75]: df.loc[pd.IndexSlice[:, 2], 'col_1'] = 0

In [76]: df

Out[76]:

                 col_1  col_2

index_1 index_2

1       1            5      6

        1            5      6

        2            0      6

2       2            0      6