Numpy数组与Pandas的MultiIndex查找

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy数组来查找Pandas的MultiIndex。

Pandas是Python非常著名的数据分析库，而MultiIndex是Pandas中非常强大的数据结构。它允许我们在一个DataFrame或Series中对行和列进行多级索引，从而方便地对数据进行整合和查询。

首先，我们需要导入Pandas和Numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

阅读更多：Numpy 教程

创建一个MultiIndex DataFrame

我们先来创建一个MultiIndex DataFrame，作为示例：

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 2), index=index, columns=['A', 'B'])

上面的代码首先定义了一个二维数组arrays，然后将它转换为元组列表tuples，最后使用pd.MultiIndex.from_tuples方法来创建一个MultiIndex对象index，其中指定了两个层级的索引标签名字。我们使用这个MultiIndex对象来创建一个8行2列的DataFrame，并且列标签分别为A和B。

下面是df的输出结果：

                     A         B
first second                    
bar   one    -1.307156  0.651330
      two     1.341035 -0.947322
baz   one     1.335539 -0.171482
      two     0.698535  1.174535
foo   one     1.219718 -0.639843
      two    -1.425695 -0.673594
qux   one    -0.030105 -0.795358
      two     1.323853  0.611492

使用Numpy数组进行索引查询

现在我们来看看如何使用Numpy数组来查询这个MultiIndex DataFrame。首先我们需要创建一个Numpy数组，里面包含了我们要查找的索引。例如我们要查找(first=’baz’, second=’two’)这一行的数据：

lookup = np.array(('baz', 'two'))

接下来，我们可以使用loc方法来查询：

sub_df = df.loc[(lookup[0], lookup[1]), :]

或者使用xs方法来查询：

sub_df = df.xs(lookup, level=['first', 'second'])

两种方法的查询结果都是：

A    0.698535
B    1.174535
Name: (baz, two), dtype: float64

我们也可以使用Numpy数组来同时查询多个索引：

lookup = np.array([['bar', 'one'],
                   ['foo', 'two'],
                   ['qux', 'two']])

接下来，我们仍然可以使用loc方法来查询：

sub_df = df.loc[tuple(map(tuple, lookup.T)), :]

或者使用xs方法来查询：

sub_df = df.xs(list(map(tuple, lookup.T)), level=['first', 'second'])

这里需要用到Numpy数组的转置和map方法，使得每一个子数组都成为一个元组。查询结果是：

                     A         B
first second                    
bar   one    -1.307156  0.651330
foo   two    -1.425695 -0.673594
qux   two     1.323853  0.611492