pandas：通过二级索引范围切片 MultiIndex

Question

我有一个多索引的系列：

import numpy as np
import pandas as pd

buckets = np.repeat(['a','b','c'], [3,5,1])
sequence = [0,1,5,0,1,2,4,50,0]

s = pd.Series(
    np.random.randn(len(sequence)), 
    index=pd.MultiIndex.from_tuples(zip(buckets, sequence))
)

# In [6]: s
# Out[6]: 
# a  0    -1.106047
#    1     1.665214
#    5     0.279190
# b  0     0.326364
#    1     0.900439
#    2    -0.653940
#    4     0.082270
#    50   -0.255482
# c  0    -0.091730

我想得到第二个索引（'sequence'）在2到10之间的s['b']值。

对第一个索引进行切片可以很好地工作：

s['a':'b']
# Out[109]: 
# bucket  value
# a       0        1.828176
#         1        0.160496
#         5        0.401985
# b       0       -1.514268
#         1       -0.973915
#         2        1.285553
#         4       -0.194625
#         5       -0.144112

但在第二个问题上，至少从两个最明显的方面来看是这样的：

1）返回元素1到4，与索引值无关

s['b'][1:10]

# In [61]: s['b'][1:10]
# Out[61]: 
# 1     0.900439
# 2    -0.653940
# 4     0.082270
# 50   -0.255482

但是，如果我反转索引，并且第一个索引是整数，第二个索引是字符串，则可以：

In [26]: s
Out[26]: 
0   a   -0.126299
1   a    1.810928
5   a    0.571873
0   b   -0.116108
1   b   -0.712184
2   b   -1.771264
4   b    0.148961
50  b    0.089683
0   c   -0.582578

In [25]: s[0]['a':'b']
Out[25]: 
a   -0.126299
b   -0.116108

Answer 1

作为Robbie-Clarken answers，由于0.14，您可以传递slice in the tuple you pass to loc：

In [11]: s.loc[('b', slice(2, 10))]
Out[11]:
b  2   -0.65394
   4    0.08227
dtype: float64

实际上，您可以为每个级别传递一个片段：

In [12]: s.loc[(slice('a', 'b'), slice(2, 10))]
Out[12]:
a  5    0.27919
b  2   -0.65394
   4    0.08227
dtype: float64

注意：切片是包含的。

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旧答案：

您还可以使用以下方法执行此操作：

s.ix[1:10, "b"]

（在单个ix/loc/iloc中执行是一个很好的实践，因为这个版本允许赋值。）

这个答案是在2013年初的introduction of iloc之前写的，也就是位置/整数位置-在这种情况下可能是首选。创建它的原因是为了消除整数索引pandas对象的模糊性，并且更具描述性：“我在位置上切片”。

s["b"].iloc[1:10]

也就是说，我有点不同意那些文件，即ix是：

most robust and consistent way

不是，最一致的方式是描述你在做什么：

• 对标签使用loc
• 使用iloc定位
• 两者都使用ix（如果真的需要的话）

记住zen of python：

explicit is better than implicit