在multiindex中仅对第二个索引使用.loc

Question

我有看起来像这样的多索引数据框：

                value
year    name                
1921    Ah      40     
1921    Ai      90      
1922    Ah      100     
1922    Ai      7

其中year和name是索引。我想选择名称Ai出现的每一行。我已经尝试过df.loc[(:,'Ai')]，df.loc['Ai']但是都给出了错误。如何仅使用名称列编制索引？

Answer 1

@sacul的回答最惯用，不过这里有一些替代方法。

MultiIndex.get_level_values

df[df.index.get_level_values('name') == 'Ai']

           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7

DataFrame.query

df.query('name == "Ai"')

           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7

DataFrame.loc(axis=0) 与 pd.IndexSlice

与@liliscent的答案类似，但:如果指定，则不需要结尾axis=0。

df.loc(axis=0)[pd.IndexSlice[:, 'Ai']]

           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7

Answer 2

我会.xs在您的multiindex的第一级上使用（注意：由于python的零索引，因此level=1引用了“第二”索引（name）：year您的情况为0级）：

df.xs('Ai', level=1, drop_level=False)
# or
df.xs('Ai', level='name', drop_level=False)

           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7

Answer 3

如果您愿意loc，可以使用：

In [245]: df.loc[(slice(None), 'Ai'), :]
     ...: 
Out[245]: 
           value
year name       
1921 Ai       90
1922 Ai        7