pandas多索引如何通过二级屏蔽数据

【问题标题】：pandas multi-index how to mask the data by the second levelpandas多索引如何通过二级屏蔽数据
【发布时间】：2016-08-05 02:07:37
【问题描述】：

我有一个这样的多索引数据框：

Date      Period     Value \n
20130101    0          12 \n
20130101    1          13
20130102    0          13
20130102    1          14

第一级是日期，第二级是期间。我想将周期不为零的值设置为零，输出将是这样的：

Date      Period     Value
20130101    0          12
20130101    1          0
20130102    0          13
20130102    1          0

如果第二级是列而不是索引，则解决方案很简单df.Value.loc[df.Period == 0] =0。

有没有办法只使用索引来实现这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas indexing dataframe

【解决方案1】：

试试这个：

df.loc[df.index.get_level_values('Period') != 0, 'Value'] = 0

解释：

In [5]: df
Out[5]:
                 Value
Date     Period
20130101 0          12
         1          13
20130102 0          13
         1          14

In [6]: df.index.get_level_values('Period')
Out[6]: Int64Index([0, 1, 0, 1], dtype='int64', name='Period')

In [7]: df.index.get_level_values('Period') != 0
Out[7]: array([False,  True, False,  True], dtype=bool)

In [8]: df[df.index.get_level_values('Period') != 0]
Out[8]:
                 Value
Date     Period
20130101 1          13
20130102 1          14

In [9]: df.loc[df.index.get_level_values('Period') != 0, 'Value'] = 0

In [10]: df
Out[10]:
                 Value
Date     Period
20130101 0          12
         1           0
20130102 0          13
         1           0

【讨论】：