比“查询”更方便的方法是选择多索引行，通过索引级别的名称指定部分标签？
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<p>假设你有很多命名的索引级别——我将在这里显示4，但请发挥你的想象力：</p>
<pre><code>midx = pd.MultiIndex.from_product([['A0','A1'], ['B0','B1'],['C0','C1'],['D0','D1']],names=['quack','woof','honk','snarf'])
dfmi = pd.DataFrame(np.arange(32).reshape((len(midx), len(columns))),index=midx, columns=columns)
dfmi
foo bar
quack woof honk snarf
A0 B0 C0 D0 0 1
D1 2 3
C1 D0 4 5
D1 6 7
B1 C0 D0 8 9
D1 10 11
C1 D0 12 13
D1 14 15
A1 B0 C0 D0 16 17
D1 18 19
C1 D0 20 21
D1 22 23
B1 C0 D0 24 25
D1 26 27
C1 D0 28 29
D1 30 31
</code></pre>
<p>然后，在这条线的某个地方，您忘记了名称“snarf”与哪个级别编号相关，甚至忘记了有多少个级别，您想做如下操作：</p>
<p><code>dfmi[dfmi.snarf=='D1']</code></p>
<p>除了数据帧很大，所以保留另一个外，<code>reset_index</code>的复制会占用太多空间，而且速度很慢，而且，由于懒惰，您不想查找它，也不想使用<code>query</code>进行另一种语法：</p>
<p><code>dfmi.query('snarf'=='D1')</code></p>
<p>哎呀</p>
<p><code>dfmi.query("'snarf'=='D1'")</code></p>
<p>哎呀</p>
<pre><code>dfmi.query("snarf=='D1'")
foo bar
quack woof honk snarf
A0 B0 C0 D1 2 3
C1 D1 6 7
B1 C0 D1 10 11
C1 D1 14 15
A1 B0 C0 D1 18 19
C1 D1 22 23
B1 C0 D1 26 27
C1 D1 30 31
</code></pre>
<p>终于</p>
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