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python - Pandas 数据框多索引索引

问题描述

我有一个这样的数据框：

           d
a  b  c     
a1 b1 c1  10
   b2 c2  11
a2 b3 c3  12
   b4 c4   1
a3 b5 c5   2

a,b和c是multi_index列，我试图根据一个或多个索引列的值引用一些行。如何使用这些索引列的某种组合来过滤行？我尝试使用.loc，但没有得到我想要的结果：

理想的情况是传递一个包含我想要的索引值的列表，这样我就可以动态地传递我想要的参数。但在下面的示例中，它不起作用。

>>> x.loc[['a1', 'b1', 'c1']]
           d
a  b  c     
a1 b1 c1  10
   b2 c2  11

我看到这有效：

>>> x.loc['a1', 'b1', 'c1']
d    10

但x.loc['a1', 'c1']返回错误。

毕竟，.loc在处理multi-index价值观时如何运作？我没有找到回答这个问题的其他问题（可能是因为我使用了错误的关键字，我不知道......）。

我的最终目标是使用多索引列的值（有时不是所有列）并获取对应的行。

标签： pythonpandasmulti-index

解决方案

根据您使用的 pandas 版本，也可能会有不同的结果。查看您的示例，由于您的数据框只有一列，请注意它在某些时候不会转换为系列。

# Code to illustrate pandas upgrade:
import pandas as pd
cats = ['A', 'B']
groups = ['x','y','z']
idx = pd.MultiIndex.from_product((cats,groups))
df = pd.DataFrame(data=range(6), index=idx)  # Dataframe
ser = pd.Series(data=range(6), index=idx)  # Series

df.loc[pd.IndexSlice['A','y':],:] # This works for both pandas
ser.loc[pd.IndexSlice['A','y':],:] # This only works in older pandas
ser.loc[pd.IndexSlice['A','y':]] # This works in new pandas and old pandas`

pandas 1.2.x 抛出的错误是：

TypeError: unhashable type: 'slice'

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