下面的数据框是一个具有分层列 (df) 的多索引数据框:
EMG Biofeedback
Time ID
delta theta alpha beta high beta gamma HeartRateVariabilty GSR
20170101 PD102 4 5 8 3 0 9 1 2
20170102 PD102 5 7 8 4 6 5 2 3
如何选择不同级别的多个列？例如，如何获得显示所有EMG 列 和Biofeedback 列 下的GSR 列 的数据框(如下所示)
EMG Biofeedback
Time ID
delta theta alpha beta high beta gamma GSR
20170101 PD102 4 5 8 3 0 9 2
20170102 PD102 5 7 8 4 6 5 3
最佳答案
这里有几种访问/子选择分层列的方法
1. 使用第一级的get_level_values 并拒绝HeartRateVariabilty
In [764]: df.loc[:, df.columns.get_level_values(1) != 'HeartRateVariabilty']
Out[764]:
EMG Biofeedback
delta theta alpha beta high beta gamma GSR
Time ID
20170101 PD102 4 5 8 3 0 9 2
20170102 PD102 5 7 8 4 6 5 3
2. 或者，在第一级使用select 并拒绝HeartRateVariabilty
In [765]: df.select(lambda x: x[1] != 'HeartRateVariabilty', axis=1)
Out[765]:
EMG Biofeedback
delta theta alpha beta high beta gamma GSR
Time ID
20170101 PD102 4 5 8 3 0 9 2
20170102 PD102 5 7 8 4 6 5 3
3. 或者，在第一级使用drop 并拒绝HeartRateVariabilty
In [766]: df.drop('HeartRateVariabilty', axis=1, level=1)
Out[766]:
EMG Biofeedback
delta theta alpha beta high beta gamma GSR
Time ID
20170101 PD102 4 5 8 3 0 9 2
20170102 PD102 5 7 8 4 6 5 3
4. 或者，使用 .loc
In [777]: cols = [('EMG', 'delta'), ('EMG', 'theta'), ('EMG', 'alpha'), ('EMG', 'beta'),
('EMG', 'high beta'), ('EMG', 'gamma'), ('Biofeedback', 'GSR')]
In [778]: df.loc[:, cols]
Out[778]:
EMG Biofeedback
delta theta alpha beta high beta gamma GSR
Time ID
20170101 PD102 4 5 8 3 0 9 2
20170102 PD102 5 7 8 4 6 5 3
关于python - 如何选择不同级别的多个列？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45653011/