使用索引值列表对 pandas 多索引数据框进行切片 [重复]

【问题标题】：Slice pandas multiindex dataframe using list of index values [duplicate]使用索引值列表对 pandas 多索引数据框进行切片 [重复]
【发布时间】：2018-03-12 08:08:06
【问题描述】：

我有一个看起来像的多索引数据框

uid tid 文本

abc x t1

bcd y t2

uid 和 tid 是索引。我有一个 uid 列表，并且想要获取与该列表中的 uids 对应的行，但保留第二级索引值 (tid)。我想在不运行任何显式循环的情况下做到这一点。这可能吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas slice multi-index

【解决方案1】：

数据：

L = ['abc', 'bcd']

print (df)
         text
uid  tid     
abc  x     t1
abc1 x     t1
bcd  y     t2

1.slicers

idx = pd.IndexSlice
df1 = df.loc[idx[L,:],:]

2.boolean indexing + 带有get_level_values 的掩码 + isin:

df1 = df[df.index.get_level_values(0).isin(L)]

3.query，docs：

df1 = df.query('@L in uid')

print (df1)
        text
uid tid     
abc x     t1
bcd y     t2

【讨论】：

感谢@jezrael。使用方法一，我得到“MultiIndex Slicing requires the index to be fully lexsorted tuple len (2), lexsort depth (0)”错误。但是2有效。哪个效率最高？我有一个巨大的数据框。
最快的是先按df = df.sort_index()排序，然后用第一种方法。 sorting 解释'In 97'