切片 pandas.DataFrame 的第二个 Multiindex

Question

我有一个表单的 pandas 数据框

              "a"          "b"          "c"        #first level index
            0, 1, 2       0, 1, 2      0, 1, 2     #second level index
index
0          1,2,3         6,7,8       5,3,4
1          2,3,4         7,5,4       9,2,5
2          3,4,5         4,5,6       0,4,5
...

表示进行测量的地点（a、b 或 c）以及在该地点发生的测量结果（0、1、2）。

我想做以下事情：

• 在样本中选取一个切片（例如在测量 0 处每个点的第一次测量）
• 平均每个第 i 个测量值 (mean("a"[0], "b"[0], "c"[0]), mean("a"[1], "b"[1], "c"[1]), ...)

我试图掌握 pandas Multiindex 文档的窍门，但没有设法切入第二级。

这是列索引：

MultiIndex(levels=[['a', 'b', 'c', ... , 'y'], [0, 1, 2, ... , 49]],
       labels=[[0, 0, 0, ... , 0, 1, 1, 1, ... 1, ..., 49, 49, 49, ... 49]])

还有索引

Float64Index([204.477752686, 204.484664917, 204.491577148,  ..., 868.723022461], dtype='float64', name='wavelength', length=43274)

使用

df[:][0]

产生键错误（0 不在索引中）

df.iloc[0]

返回水平切片

0    "a":(1,2,3), "b":(6,7,8), "c":(5,3,4)

但我想拥有

"a":(1,2,3), "b":(6,7,4), "c":(5,9,0)

感谢您的帮助

PS：版本：pandas-0.19、python-3.4

Answer 1

诀窍是指定轴...

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

提供每个点的第 0 次测量。 由于我在二级索引上使用整数，我不确定这是否真的产生标签“0”或只是 DataFrame 中的第 0 个测量值，标签不可知。

但对于我的用例，这实际上已经足够了。