Pandas数据帧数据时间切片与多索引比较

Question

对于单索引数据帧，我可以执行以下操作：

df2 = DataFrame(data={'data': [1,2,3]}, 
                index=Index([dt(2016,1,1),
                      dt(2016,1,2),
                      dt(2016,2,1)]))

>>> df2['2016-01 : '2016-01']
                data
    2016-01-01     1
    2016-01-02     2

>>> df2['2016-01-01' : '2016-01-01']
                data
    2016-01-01     1

当你给它一个完整的一天（即2016-01-01）时，日期-时间切片就起作用了；当你给它一个部分日期时，它也起作用，比如仅仅是年份和月份（2016-01）。所有这些都很好，但是当你引入多重索引时，它只适用于完整的日期。部分日期切片似乎不起作用了

^{pr2}$

好吧，没问题，但部分日期：

>>> df['2016-01' : '2016-01']
 File "pandas/index.pyx", line 134, in pandas.index.IndexEngine.get_loc      (pandas/index.c:3824)
 File "pandas/index.pyx", line 154, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:3704)
 File "pandas/hashtable.pyx", line 686, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:12280)
 File "pandas/hashtable.pyx", line 694, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:12231)
  KeyError: '2016-01'

（我缩短了回溯）。在

有没有可能？这是虫子吗？有没有什么方法可以让我不必求助于像：

df.loc[(df.index.get_level_values('date') >= start_date) &
       (df.index.get_level_values('date') <= end_date)]

如有任何提示、意见、建议等，我们将不胜感激！我试了很多其他的东西都没有用！在

Answer 1

使用pandasIndexSlice可以获得更通俗的语法。在

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx['2016-01-01':'2016-01-01', :], :])

别忘了熊猫片是左右兼有的。在

Answer 2

横截面应：

df.xs(slice('2016-01-01', '2016-01-01'), level='date')

文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.xs.html