熊猫:沿着多索引的第一层切片

Question

我已经设置了一个带有两个索引的DataFrame.但切片的行为并不像预期的那样.我意识到这是一个非常基本的问题,所以我搜索了类似的问题:

pandas:按二级索引的范围切片MultiIndex

Python Pandas通过二级索引(或任何其他级别)切片多索引

我还查看了相应的文档

奇怪的是,所提出的解决方案都不适用于我.我已经设置了一个简单的例子来展示问题:

# this is my DataFrame
frame = pd.DataFrame([
{"a":1, "b":1, "c":"11"},
{"a":1, "b":2, "c":"12"},
{"a":2, "b":1, "c":"21"},
{"a":2, "b":2, "c":"22"},
{"a":3, "b":1, "c":"31"},
{"a":3, "b":2, "c":"32"}])

# now set a and b as multiindex
frame = frame.set_index(["a","b"])

现在我正在尝试不同的切片方式.前两行有效,第三行抛出异常:

# selecting a specific cell works
frame.loc[1,2]

# slicing along the second index works
frame.loc[1,:]

# slicing along the first doesn't work
frame.loc[:,1]

这是一个TypeError:

TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [1] of <class 'int'>

解决方案1:使用切片元组

这是在这个问题中提出的:pandas:按二级索引的范围切片MultiIndex

实际上,您可以为每个级别传递切片

但这对我不起作用,产生与上面相同的类型错误.

frame.loc[(slice(1,2), 1)]

解决方案2:使用IndexSlice

Python Pandas通过二级索引(或任何其他级别)切片多索引

使用索引器以任意维度切片任意值

同样,这对我不起作用,它会产生相同的类型错误.

frame.loc[pd.IndexSlice[:,2]]

我不明白这种类型的错误是如何产生的.毕竟我可以使用整数来选择特定的单元格,并且沿着第二维度的范围可以正常工作.谷歌搜索我的具体错误消息并没有真正帮助.例如,这里有人试图使用整数沿着float类型的索引进行切片:https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/12333

我尝试将我的索引显式转换为int,也许numpy后端默认将所有内容存储为浮点数？但是这并没有改变任何东西,之后出现了与上面相同的错误:

frame["a"]=frame["a"].apply(lambda x : int(x))
frame["b"]=frame["b"].apply(lambda x : int(x))

type(frame["b"][0])  # it's numpy.int64

Answer 1

:在索引多索引DF时,您只需要为列指定IIUC :

In [40]: frame.loc[pd.IndexSlice[:,2], :]
Out[40]:
      c
a b
1 2  12
2 2  22
3 2  32