过滤多索引

Question

C1	C2	C3	C4
A	12	真的	89
	9	错误的	77
	5	真的	23
乙	9	真的	45
	5	真的	45
	2	错误的	78
C	11	真的	10
	8	错误的	08
	12	错误的	09

C1 和 C2 是多重索引。我希望得到的结果只给出 C1 中的值，而 C2 中的值既小于 10 又大于或等于 10。

因此，上表中的 C1 - B 应该消失，最终结果应如下所示：

C1	C2	C3	C4
A	12	真的	89
	9	错误的	77
	5	真的	23
C	11	真的	10
	8	错误的	08
	12	错误的	09

我尝试了 df.loc[(df.C2 < 10 ) & (df.C2 >= 10)] 但这不起作用。

我也尝试过：

过滤器1 = df.index.get_level_values('C2') < 10 过滤器2 = df.index.get_level_values('C2') >= 10

df.iloc[过滤器1 & 过滤器2]

我在另一篇文章中看到的建议也不起作用。有人知道如何解决这个问题吗？谢谢

Answer 1

使用GroupBy.transformwithGroupBy.any来测试每组至少一个条件匹配，因此可能通过mDataFrame 最后进行过滤：

filter1 = df.index.get_level_values('C2') < 10 
filter2 = df.index.get_level_values('C2') >= 10

m = (df.assign(filter1= filter1, filter2=filter2)
       .groupby(level=0)[['filter1','filter2']]
       .transform('any'))

print (m)
       filter1  filter2
C1 C2                  
A  12     True     True
   9      True     True
   5      True     True
B  9      True    False
   5      True    False
   2      True    False
C  11     True     True
   8      True     True
   12     True     True

df = df[m.filter1 & m.filter2]
print (df)
          C3  C4
C1 C2           
A  12   True  89
   9   False  77
   5    True  23
C  11   True  10
   8   False   8
   12  False   9

替代解决方案：

filter1 = df.index.get_level_values('C2') < 10 
filter2 = df.index.get_level_values('C2') >= 10

lvl1 = df.index[filter1].remove_unused_levels().levels[0]
lvl2 = df.index[filter2].remove_unused_levels().levels[0]

df1 = df.loc[set(lvl1).intersection(lvl2)]
print (df1)
          C3  C4
C1 C2           
A  12   True  89
   9   False  77
   5    True  23
C  11   True  10
   8   False   8
   12  False   9