pandas dataframe 选择多重索引中的列

Question

我有以下pd.DataFrame：

Name    0                       1                      ...
Col     A           B           A            B         ...
0       0.409511    -0.537108   -0.355529    0.212134  ...
1       -0.332276   -1.087013    0.083684    0.529002  ...
2       1.138159    -0.327212    0.570834    2.337718  ...

它有带names=['Name', 'Col']和层次结构级别的多索引列。标签从0到n，每个标签有两列A和B。

我想重新选择此数据帧的所有A（或B）列。

Answer 1

编辑* 现在最好的方法是使用indexlice进行多索引选择

idx = pd.IndexSlice
A = df.loc[:,idx[:,'A']]
B = df.loc[:,idx[:,'B']]

Answer 2

方法1：

df.xs('A', level='Col', axis=1)

有关详细信息，请参阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html#cross-section

方法2：

df.loc[:, (slice(None), 'A')]

注意：此方法要求对标签进行排序。有关详细信息，请参阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html#the-need-for-sortedness-with-multiindex

Answer 3

有一个get_level_values方法可以与布尔索引结合使用，以获得预期的结果。

In [13]:

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([[1,2],['A','B']])
print df
          1                   2          
          A         B         A         B
0  0.543980  0.628078  0.756941  0.698824
1  0.633005  0.089604  0.198510  0.783556
2  0.662391  0.541182  0.544060  0.059381
3  0.841242  0.634603  0.815334  0.848120
In [14]:

print df.iloc[:, df.columns.get_level_values(1)=='A']
          1         2
          A         A
0  0.543980  0.756941
1  0.633005  0.198510
2  0.662391  0.544060
3  0.841242  0.815334