Pandas 多级索引数据框中选择行

在本文中，我们将介绍如何在 Pandas 的多级索引数据框中选择行。Pandas 是一个基于 NumPy 的数据处理包，它提供了 Series 和 DataFrame 两个数据结构，使得我们可以很方便地进行数据分析。

阅读更多：Pandas 教程

多级索引数据框

在 Pandas 中，我们可以使用 MultiIndex 来创建多级索引数据框。在多级索引数据框中，每个数据点都由多个标签索引来确定。例如，我们可以使用下面的代码创建一个三级索引数据框：

import pandas as pd

index = pd.MultiIndex.from_tuples(
    [('a', 'cat', 'big'), ('b', 'cat', 'small'),
     ('a', 'dog', 'big'), ('b', 'dog', 'small')],
    names=['letter', 'animal', 'size'])

df = pd.DataFrame({'weight': [9, 5, 8, 6]}, index=index)

这个数据框中的每一行都由三个标签来确定，因此称其为三级索引数据框：

             weight
letter animal size       
a      cat    big      9
b      cat    small    5
a      dog    big      8
b      dog    small    6

选择行

当我们需要从多级索引数据框中选择行时，我们可以使用 DataFrame.loc 或 DataFrame.iloc 方法。

如果我们要选择一个标签为 x 的行，可以使用如下代码：

df.loc[x]  # 使用标签索引
df.iloc[x] # 使用整数索引

如果我们要选择一个带有多层标签的行，可以使用一个包含多个元素的元组，如下所示：

df.loc[(x, y, z)]  # 使用标签索引
df.iloc[(i, j, k)] # 使用整数索引

我们也可以选择某个索引的所有行，例如，我们可以使用下面的代码来选择 animal 为 cat 的所有行：

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

在这里，slice(None) 代表选择这一层的所有标签。请注意，我们使用了列选择器 “:” 来确保返回整个数据框，而不仅仅是选定的行。

我们还可以使用一些条件语句来选择行。例如，我们可以使用如下代码选择 weight 大于 7 的行：

df.loc[df['weight'] > 7, :]

在选择多级索引数据框的行时，请务必使用正确的索引语法。否则，您可能会得到一个索引错误。

总结

在本文中，我们介绍了如何在 Pandas 多级索引数据框中选择行。我们首先介绍了多级索引数据框的概念，然后详细介绍了在多级索引数据框中选择行的方法。希望这篇文章能帮助您更好地使用 Pandas 进行数据分析。