python - 在 pandas multiindex 中填充 "blank"值以访问较低级别的索引

Question

我正在使用具有两级索引的数据框。第一级用于项目名称，第二级用于项目颜色。在我的第二级索引中，我总是有一个名为“total”的索引名称，用于表示所有颜色的总和。

我想以 python 返回所有鞋子的“总计”值的方式查询数据框。我可以重新排序索引，但我正在寻找更干净的解决方案。我怎么能这样做呢？

我认为可能有帮助的是链接索引的“空白”术语。这样的东西可能已经存在了吗？

例如

df.loc[*blank*,"total",:]

Answer 1

我认为您需要 : 和 IndexSlice 来选择所有值:

arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux', 'bar', 'foo']),
          np.array(['one','two','one','two','total','two','total', 'two','total','four'])]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10), index=arrays)
print (df)
                  0
bar one   -0.152506
    two   -0.492401
baz one   -1.528111
    two   -3.284650
foo total -0.346641
    two    0.630630
qux total -0.232299
    two    0.361744
bar total -2.170350
foo four  -2.332996

idx = pd.IndexSlice
df1 = df.loc[idx[:,"total"],:]
print (df1)
                  0
foo total -0.346641
qux total -0.232299
bar total -2.170350

<小时/>

或者使用DataFrame.xs :

df1 = df.xs('total', level=1)
print (df1)
            0
foo -0.099117
qux  0.381831
bar  1.638784

df1 = df.xs('total', level=1, drop_level=False)
print (df1)
                  0
foo total -0.570454
qux total  0.015090
bar total -1.084960