如何通过仅指定第 n 个索引级别从 pandas DataFrame 中选择行？

Question

我有一个带有多级行索引的 pandas DataFrame：

                 operators  license
                       sum      sum
City      Year
-----------------------------------       
New York  2020          44       A2
Chicago   2020          30       A2
Boston    2020          33       A1
New York  2021          48       A2
Chicago   2021          30       A2 
Boston    2021          41       A1

我可以通过仅指定行索引的级别 0 来选择带有 .loc 的行：

df.loc[("Boston", )]

但是如何在不指定级别 0 的情况下选择级别 1 为 2020 的所有行？ 经过一番搜索，我发现query 给出了我正在寻找的确切结果：

df.query("Year == 2020")

现在我想知道如何使用.loc 来实现这一点？

Answer 1

根据Cross-section | MultiIndex / advanced indexing，可以使用

out = df.loc[(slice(None), 2020), :]

idx = pd.IndexSlice
out = df.loc[idx[:, 2020], :]

out = df.xs(2020, level='Year', drop_level=False)
out = df.xs(2020, level=1, drop_level=False)

print(out)

              operators license
                    sum     sum
City     Year
New York 2020        44      A2
Chicago  2020        30      A2
Boston   2020        33      A1