pandas - 混合 .loc 和 .iloc 切片以选择索引子级别的前 n 行

Question

我有一个多级索引。我想选择每种样式的前两行（以黄色突出显示的示例）。DataFrame的一种.iloc[:, :2]，但它不起作用。

另一种变体是在索引的顶层.loc只选择某些，然后选择内层的第一行。例如，“前 2 行 'fox' 和 'bear' 样式。style.iloc[:n]nbureau

当我想根据标签对所有内容进行切片时，我可以使用IndexSlice它，但我找不到基于位置的切片或混合标签和基于位置的切片的等价物。

import numpy as np
tuples = [
    ('fox', 'anton1'),
    ('fox', 'anton2'),
    ('fox', 'anton3'),
    ('fox', 'anton4'),
    ('bat', 'girv2'),
    ('bat', 'girv3'),
    ('bat', 'girv4'),
    ('bat', 'girv5'),
    ('bear', 'kalg1'),
    ('bear', 'kalg2'),
    ('bear', 'kalg3'),
    ('bear', 'kalg4'),
]
np.random.seed(1)
data = np.random.rand(12,1)
mix = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('style', 'bureau'))

df = pd.DataFrame(index=mix, data=data, columns=['foo'])

标签： pandas

Answer 1

您可以使用.GroupBy.head：

df.groupby(level='style').head(2)

这是另一种方式：

df.groupby(level='style').apply(lambda d: d.iloc[2:4]).droplevel(0)