带有vs vs MultiIndex的Pandas Dataframe日期时间切片

Question

使用单索引数据帧，我可以执行以下操作：

df2 = DataFrame(data={'data': [1,2,3]}, 
                index=Index([dt(2016,1,1),
                      dt(2016,1,2),
                      dt(2016,2,1)]))

>>> df2['2016-01 : '2016-01']
                data
    2016-01-01     1
    2016-01-02     2

>>> df2['2016-01-01' : '2016-01-01']
                data
    2016-01-01     1

日期时间切片在您提供一整天（即2016-01-01）时有效，并且在您给部分日期（例如年份和月份（2016-01））时也适用。所有这些都很好，但是当您引入多索引时，它仅适用于完整日期。部分日期切片似乎不再起作用

df = DataFrame(data={'data': [1, 2, 3]},
               index=MultiIndex.from_tuples([(dt(2016, 1, 1), 2),
                                             (dt(2016, 1, 1), 3),
                                             (dt(2016, 1, 2), 2)],
                                             names=['date', 'val']))


 >>> df['2016-01-01 : '2016-01-02']
                            data
     date       val     
     2016-01-01 2           1
                3           2
     2016-01-02 2           3

好的，那很好，但是部分日期：

>>> df['2016-01' : '2016-01']
 File "pandas/index.pyx", line 134, in pandas.index.IndexEngine.get_loc      (pandas/index.c:3824)
 File "pandas/index.pyx", line 154, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:3704)
 File "pandas/hashtable.pyx", line 686, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:12280)
 File "pandas/hashtable.pyx", line 694, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:12231)
  KeyError: '2016-01'

（我缩短了追溯）。

知道这是否可行吗？这是错误吗？有什么办法可以做我想做的事而不必求助于：

df.loc[(df.index.get_level_values('date') >= start_date) &
       (df.index.get_level_values('date') <= end_date)]

任何提示，评论，建议等，都将不胜感激！我尝试了很多其他事情都无济于事！

Answer 1

横截面应该起作用：

df.xs(slice('2016-01-01', '2016-01-01'), level='date')

文档：http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.xs.html

Answer 2

使用pandas IndexSlice可获得更泛泛的语法。

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx['2016-01-01':'2016-01-01', :], :])

请记住，大熊猫片是左右包含的。