python - 从多索引 DataFrame 中多次获取同一行

Question

例如，假设我有一个多索引数据框和一个常规数据框

index = [['foo','foo','bar','bar'],['spam','eggs','spam','eggs']]
arr = np.arange(1,13).reshape((4,3))

df_multi = pd.DataFrame(arr, index = index)
df = pd.DataFrame(arr)

如果我需要常规 DataFrame 中的多行，我会按如下方式执行:

request = [0,0,1,0,1,2]
rows = df.loc[request]

rows 对象是一个新的 DataFrame，其中每一行都按照 request 定义的顺序来自 df，这对我来说是关键部分这里，请求的顺序保持不变，通过多次请求，我可以根据需要多次获取同一行。

但是如果我对 MultiIndexed DataFrame 做同样的事情:

request = (['foo','foo', 'foo'], ['spam', 'eggs', 'spam'])
rows    = df_multi.loc(axis=0)[request]

我只会从我的请求中获取唯一的行，并且会对它们进行排序。 正如我所期望的，情况会像之前的情况一样，未排序并按要求重复。

我怎样才能实现这个目标？

Answer 1

传递定义每行 MultiIndex 值的可迭代元组，例如使用zip(*request):

rows = df_multi.loc[zip(*request)]
rows

Out[51]: 
          0  1  2
foo spam  1  2  3
    eggs  4  5  6
    spam  1  2  3

注意:list(zip(*request)) 的计算结果为

[('foo', 'spam'), ('foo', 'eggs'), ('foo', 'spam')]