pandas MultiIndex的多个切片器

hvvq6cgz 于 2023-05-27 发布在其他

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我想从具有多个独立索引器的MultiIndex中选择多个列。举个例子

df = pd.DataFrame(
    np.zeros((2,4)),
    columns=pd.MultiIndex.from_product([('a','b'),(1,2)])
)

从该DataFrame

a       b   
    1   2   1   2
0   0   0   0   0
1   0   0   0   0

我想选择'a'加上('b', 1)下的所有列，就像df[[('a', 1), ('a', 2), ('b', 1)]]一样，但我不想显式指定'a'下的列的所有级别。
什么不起作用：

df[['a', ('b', 1)]]：KeyError: "[('b', 1)] not in index"
df.loc[:, ['a', ('b', 1)]]：KeyError: "[('b', 1)] not in index"
df[[('a', slice(None)), ('b', 1)]]：TypeError: unhashable type: 'slice'
df.loc[:, [pd.IndexSlice['a', :], ('b', 1)]]：TypeError: unhashable type: 'slice'

我想做的另一件类似的事情是：('a', 1) + pd.IndexSlice[:, 2]

4条答案

对于共享的示例，切片工作正常：

df.loc(axis=1)[('a',1):('b',1)]
     a         b
     1    2    1
0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0

您可以分别选择列并将它们连接起来。

out = pd.concat([df.xs('a', axis=1, drop_level=False),
                 df.xs(('b', 1), axis=1, drop_level=False)],
                axis=1)

print(out)

     a         b
     1    2    1
0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0

下面是一个使用两个布尔掩码的选项

m1 = df.columns.get_level_values(0).isin(['a'])
m2 = df.columns.get_level_values(1).isin([1])

df.loc[:,m1|m2]

输出：

a         b
     1    2    1
0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0

另一种可能的解决方案：

df.loc[:,('a', slice(None))].join(df.loc[:,('b', 1)])

或者：

df[[(x,y) for x, y in df.columns if (x == 'a') | ((x == 'b') & (y == 1))]]

输出：

a         b
     1    2    1
0  0.0  0.0  0.0
1  0.0  0.0  0.0