在 Pandas 中使用 .loc 和 MultiIndex

Question

有谁知道是否可以使用DataFrame.loc 方法从MultiIndex 中进行选择？我有以下DataFrame 并希望能够访问位于Dwell 列中的值，位于('at', 1)、('at', 3)、('at', 5) 等索引处（非顺序）。

我希望能够执行类似data.loc[['at',[1,3,5]], 'Dwell'] 的操作，类似于常规索引的data.loc[[1,3,5], 'Dwell'] 语法（返回由Dwell 值组成的3 成员系列）。

我的目的是选择数据的任意子集，仅对该子集执行一些分析，然后使用分析结果更新新值。我计划使用相同的语法为这些数据设置新值，因此在这种情况下链接选择器不会真正起作用。

这是我正在使用的DataFrame 的一部分：

         Char    Dwell  Flight  ND_Offset  Offset
QGram                                                           
at    0     a      100     120   0.000000       0  
      1     t      180       0   0.108363       5  
      2     a      100     120   0.000000       0 
      3     t      180       0   0.108363       5 
      4     a       20     180   0.000000       0  
      5     t       80     120   0.108363       5
      6     a       20     180   0.000000       0   
      7     t       80     120   0.108363       5  
      8     a       20     180   0.000000       0  
      9     t       80     120   0.108363       5   
      10    a      120     180   0.000000       0  

Answer 1

试试cross-section 索引：

In [68]: df.xs('at', level='QGram', drop_level=False).loc[[1,4]]
Out[68]: 
        Char  Dwell  Flight  ND_Offset  Offset
QGram                                         
at    1    t    180       0   0.108363       5
      4    a     20     180   0.000000       0

Answer 2

如果您使用的是 0.14 版本，您可以简单地将一个元组传递给 .loc，如下所示：

df.loc[('at', [1,3,4]), 'Dwell']

Answer 3

一般来说，MultiIndex 键采用元组的形式。例如：

In [6]: df.loc[('at', 1),'Dwell']
Out[6]: 180

在您的情况下，您必须传递一个元组列表。例如，以下代码可以正常工作：

In [7]: df.loc[ [('at', 1),('at', 3),('at', 5)], 'Dwell']
Out[7]:
          Dwell
QGram                                                           
at    1    180
at    3    180 
at    5     80