python-3.x - Pandas 从多索引级别获取所有值

Question

给定以下数据透视表:

df=pd.DataFrame({'A':['a','a','a','a','a','b','b','b','b'],
                 'B':['x','y','z','x','y','z','x','y','z'],
                 'C':['a','b','a','b','a','b','a','b','a'],
                 'D':[7,5,3,4,1,6,5,3,1]})
table = pd.pivot_table(df, index=['A', 'B','C'],aggfunc='sum')
table

            D
A   B   C   
a   x   a   7
        b   4
    y   a   1
        b   5
    z   a   3
b   x   a   5
    y   b   3
    z   a   1
        b   6

我想访问“C”(或级别 2)的每个值作为用于绘图的列表。 我想对“A”和“B”(级别 0 和 1)执行相同的操作，以保留间距，以便我也可以使用这些列表。我最终尝试使用它们通过绘图来创建类似的东西:

Here's the question from which this one stemmed.

提前致谢!

Answer 1

您可以使用get_level_values从多索引中获取特定级别的索引值:

In [127]:
table.index.get_level_values('C')

Out[127]:
Index(['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b'], dtype='object', name='C')

In [128]:    
table.index.get_level_values('B')

Out[128]:
Index(['x', 'x', 'y', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z', 'z'], dtype='object', name='B')

In [129]:
table.index.get_level_values('A')

Out[129]:
Index(['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'], dtype='object', name='A')

get_level_values 接受级别或标签的 int 参数

请注意，对于较高级别，这些值会重复以与最低级别的索引长度相对应，出于显示目的，您看不到此内容