【发布时间】:2012-08-16 08:37:20
【问题描述】:
注意:由于我提出了这个问题,.ix 仍然存在,但或多或少已被 .loc 用于基于标签的索引和.iloc 用于位置索引。
Having read the docs one the ix method of DataFrames,我对 MultiIndexed DataFrame(指定索引的选择列)的以下行为感到有些困惑。
In [57]: metals
Out[57]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
MultiIndex: 24245 entries, (u'BI', u'Arsenic, Dissolved', -2083768576.0, 1.0)
to (u'WC', u'Zinc, Total', 1661183104.0, 114.0)
Data columns:
Inflow_val 20648 non-null values
Outflow_val 20590 non-null values
Inflow_qual 20648 non-null values
Outflow_qual 20590 non-null values
dtypes: float64(2), object(2)
In [58]: metals.ix['BI'].shape # first column in the index, ok
Out[58]: (3368, 4)
In [59]: metals.ix['BI', :, :, :].shape # first + other columns, ok
Out[59]: (3368, 4)
In [60]: metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved'].shape # first two cols
Out[60]: (225, 4)
In [61]: metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved', :, :].shape # first two + all others
---------------------------------------------------------------------------
KeyError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-62-1fb577ec32fa> in <module>()
----> 1 metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved', :, :].shape
# traceback spaghetti snipped
KeyError: 'no item named Arsenic, Dissolved'
In [62]: metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved', :, 1.0].shape # also fails
我花了很长时间才意识到,我一直试图通过 In [61] 实现的目标可以通过 In [60] 实现。为什么ix 方法的行为是这样的?我真正想要了解的是In [62] 的场景。
我的猜测是我需要重新定义索引层次结构,但我很好奇是否有更简单的方法。
谢谢。
【问题讨论】: