python - 对 Pandas 中的分层数据进行子集化

Question

我正在尝试对具有两个行 ID 的分层数据进行子集化。

假设我在 hdf 中有数据

index = MultiIndex(levels=[['foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
                                   ['one', 'two', 'three']],
                           labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3],
                                   [0, 1, 2, 0, 1, 1, 2, 0, 1, 2]])
hdf = DataFrame(np.random.randn(10, 3), index=index,
                columns=['A', 'B', 'C'])
hdf

我希望子集化以便我看到 foo 和 qux，子集化只返回子行 two 和列 A 和 C。

我可以分两步完成:

sub1 = hdf.ix[['foo','qux'], ['A', 'C']]
sub1.xs('two', level=1)

有单步的方法吗？

谢谢

Answer 1

In [125]: hdf[hdf.index.get_level_values(0).isin(['foo', 'qux']) & (hdf.index.get_level_values(1) == 'two')][['A', 'C']]
Out[125]: 
                A         C
foo two -0.113320 -1.215848
qux two  0.953584  0.134363

要复杂得多，但如果您想在第一级中选择许多不同的值会更好。