Pandas 多索引：获取没有重复的级别值

Question

所以我确定这很简单，但我对 python/pandas 还很陌生。

我想将我的 Multiindex 的某个列（我的测量的名称）作为一个列表，以便稍后在 for 循环中使用它来命名和保存我的图。我非常有信心从我的数据框中获取我需要的数据，但我不知道如何从我的索引中获取某些列。

所以实际上在写这个问题的时候我有点想出了答案，但它看起来仍然有点笨拙。必须有一个直接的命令来做到这一点。那将是我的代码：

a = df.index.get_level_values('File')
a = a.drop_duplicates()
a = a.values

Answer 1

索引级别

您可以直接访问每个级别的独特元素MultiIndex：

df = pd.DataFrame([['A', 'W', 1], ['B', 'X', 2], ['C', 'Y', 3],
                   ['D', 'X', 4], ['E', 'Y', 5]])
df = df.set_index([0, 1])

a = df.index.levels[1]

print(a)
Index(['W', 'X', 'Y'], dtype='object', name=1)

要了解可用信息，请查看Index对象如何在内部存储：

print(df.index)

MultiIndex(levels=[['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], ['W', 'X', 'Y']],
           labels=[[0, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 2, 1, 2]],
           names=[0, 1])

但是，以下方法更直观且文档更齐全。

值得注意的一点是您不必通过values属性显式提取 NumPy 数组。您可以Index直接迭代对象。此外，Pandas 可以并鼓励方法链。

drop_duplicates / 唯一

返回一个Index对象，并保留顺序。

a = df.index.get_level_values(1).drop_duplicates()
# equivalently, df.index.get_level_values(1).unique()

print(a)
Index(['W', 'X', 'Y'], dtype='object', name=1)

放

返回一个set. 对 O(1) 查找很有用，但结果是无序的。

a = set(df.index.get_level_values(1))

print(a)
{'X', 'Y', 'W'}