通过根据 MultiIndex 级别更改的值过滤列答案

【问题标题】：Filtering on Column by a Value That Changes Depending on an MultiIndex Level通过根据 MultiIndex 级别更改的值过滤列
【发布时间】：2018-11-14 04:46:39
【问题描述】：

复杂的标题，但很简单的问题。我有一个带有 MultiIndex 的 DataFrame：

我想要上面框架的行，但'Filter Column' 必须大于或等于下面filter_value 系列中的值。

filter_value = Series([1, 3], ['red', 'blue'])

这个玩具问题的正确解决方案是相同的数据框，但只剩下 (red, 2)、(blue, 2) 和 (blue, 3) 行。

为上述框架设置：

arrays = [['red', 'red', 'blue', 'blue', 'blue'], [1, 2, 1, 2, 3]]
idx = MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['Color', 'Count'])

values = Series(2, idx, name='Value')
ratios = Series(range(5), idx, name='Filter Column')
df = concat([values, ratios], axis='columns')

【问题讨论】：

标签： python pandas filter multi-index

【解决方案1】：

好像你需要get_level_values + map，然后使用值比较得到布尔过滤器df

df[df['Filter Column'].values>=df.index.get_level_values(0).map(filter_value)]
Out[108]: 
             Value  Filter Column
Color Count                      
red   2          2              1
blue  2          2              3
      3          2              4

【讨论】：

@rhaskett 是的，因为你有多个索引并且 pandas 对索引敏感，所以我习惯使用这些值来保证安全，因为我通常也会分配 :-)

【解决方案2】：

你可以试试这个：

pd.concat(df.align(filter_value.rename('filter'), level=0, axis=0), axis=1)\
  .loc[lambda x: x['Filter Column']>=x['filter']]

输出：

             Value  Filter Column  filter
Color Count                              
red   2          2              1       1
blue  2          2              3       3
      3          2              4       3

【讨论】：