Pandas 如何在 MultiIndex 索引中查询列值
在本文中,我们将介绍如何在 Pandas 的 MultiIndex 索引中查询列值。MultiIndex 索引是 Pandas 中的一种高级索引技术,它允许在一个表格或 DataFrame 中使用多个索引级别。使用 MultiIndex 索引,您可以轻松地跨多个索引级别进行数据筛选、重塑和数据透视。
对于 MultiIndex 索引,我们通常使用 pd.MultiIndex.from_arrays
、pd.MultiIndex.from_tuples
或 pd.MultiIndex.from_product
等函数来构建 MultiIndex 对象。其中 pd.MultiIndex.from_product
函数将多个数组的笛卡尔积作为多层索引,如下所示:
这段代码将 DataFrame
创建为:
现在我们来看看如何在 MultiIndex 索引中进行查询。
阅读更多:Pandas 教程
使用 loc 或索引方法查询
在 MultiIndex 索引中,您可以使用 loc
或其他索引方法来查询列值。例如,如果您想获取索引为 B
和 Y
的行的所有列的值,可以使用以下代码:
输出:
如果您只需要获取某列的值,可以使用以下代码:
输出:
使用 xs 方法查询
除了使用 loc 或其他索引方法以外,您还可以使用 Pandas 中的 xs(cross-section)方法来查询跨越多个层级的数据。xs 方法将从索引的指定级别返回交叉部分,如下所示:
输出:
使用 xs 方法查询多个交叉部分
如果您需要同时查询多个交叉部分,则可以传递一个元组的列表。例如,如果您想获取 key1
列为 A
和 C
且 key2
列为 Y
的行的所有列的值:
输出:
这个方法的优势在于您可以传递一个元组来指定任意数量的层级,而不仅仅是两个层级。
使用 Query 方法查询
Pandas 还通过 query
方法提供了一种检索多个层级的快捷方式。该方法接收一个查询字符串,查询字符串中使用 @
符号指代索引的级别,示例如下:
输出:
总结
在本文中,我们介绍了几种在 Pandas MultiIndex 索引中查询列值的方法。使用以上方法,您可以轻松地筛选、重塑和数据透视 MultiIndex 数据。无论您需要查询单个交叉部分还是多个交叉部分,还是使用 query
方法,都可以快速有效地完成任务。希望这些技巧能够帮助您更好地利用 Pandas 中的 MultiIndex 索引。