Python Pandas按二级索引（或任何其他级别）切片multiindex

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

关于将multiindex的level [0]划分为1级范围的文章很多。但是，我找不到解决问题的方法。也就是说，对于level

[0]索引值，我需要一个级别为1的索引

数据帧：首先是A到Z，等级是1到400；我需要每个level [0]的前2个和后2个（第一个），但不需要在同一步骤中。

           Title Score
First Rank 
A     1    foo   100
      2    bar   90
      3    lime  80
      4    lame  70
B     1    foo   400
      2    lime  300
      3    lame  200
      4    dime  100

我正在尝试使用以下代码获取每个级别1索引的最后2行，但它仅对第一个level [0]值正确地切片。

[IN]  df.ix[x.index.levels[1][-2]:]
[OUT] 
               Title Score
    First Rank 
    A     3    lime  80
          4    lame  70
    B     1    foo   400
          2    lime  300
          3    lame  200
          4    dime  100

我通过交换索引获得了前2行，但是我无法使其适用于后2行。

df.index = df.index.swaplevel("Rank", "First")
df= df.sortlevel() #to sort by Rank
df.ix[1:2] #Produces the first 2 ranks with 2 level[1] (First) each.
           Title Score
Rank First 
1     A    foo   100
      B    foo   400
2     A    bar   90
      B    lime  300

当然我可以换回去得到这个：

df2 = df.ix[1:2]
df2.index = ttt.index.swaplevel("First","rank") #change the order of the indices back.
df2.sortlevel()
               Title Score
    First Rank 
    A     1    foo   100
          2    bar   90
    B     1    foo   400
          2    lime  300

希望通过相同的步骤获得任何帮助：

  • 索引1（排名）的最后2行

  • 以及获得前两行的更好方法

通过@ako编辑以下反馈：

pd.IndexSlice真正使用可以轻松切片任何级别的索引。这里是一个更通用的解决方案，下面是我逐步采用的方法来获取前两行。此处提供更多信息：http : //pandas.pydata.org/pandas-

docs/stable/advanced.html#using-slicers

"""    
Slicing a dataframe at the level[2] index of the
major axis (row) for specific and at the level[1] index for columns.
"""
    df.loc[idx[:,:,['some label','another label']],idx[:,'yet another label']]
"""
Thanks to @ako below is my solution, including how I
get the top and last 2 rows.
"""
    idx = pd.IndexSlice
    # Top 2
    df.loc[idx[:,[1,2],:] #[1,2] is NOT a row index, it is the rank label. 
    # Last 2
    max = len(df.index.levels[df.index.names.index("rank")]) # unique rank labels
    last2=[x for x in range(max-2,max)]
    df.loc[idx[:,last2],:] #for last 2 - assuming all level[0] have the same lengths.

回答：

使用索引器将任意值切成任意维度-只需传递带有该维度所需级别/值的列表即可。

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:,[3,4]],:]
           Title  Score
First Rank             
A     3     lime     80
      4     lame     70
B     3     lame    200
      4     dime    100

为了再现数据：

from StringIO import StringIO
s="""
First Rank Title Score
A      1    foo   100
A      2    bar   90
A      3    lime  80
A      4    lame  70
B      1    foo   400
B      2    lime  300
B      3    lame  200
B      4    dime  100
"""
df = pd.read_csv(StringIO(s),
                 sep='\s+',
                 index_col=["First", "Rank"])

以上是 Python Pandas按二级索引（或任何其他级别）切片multiindex 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/411830.html

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