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

        Value

A  B         

1  1    5.67

1  2    6.87

1  3    7.23

2  1    8.67

2  2    9.87

2  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]:   ValueA1   6.872   9.87或者：In [12]: df1.xs(1, level=1)Out[12]:   ValueA1   5.672   8.67

Answer 2

作为一种替代方法，您可以使用df.loc：>>> df.loc[(slice(None),2),:]     ValueA B       1 2   6.872 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]: dfOut[73]:                 col_1  col_2index_1 index_21       1            5      6        1            5      6        2            5      62       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'] = 0In [76]: dfOut[76]:                 col_1  col_2index_1 index_21       1            5      6        1            5      6        2            0      62       2            0      6