python pandas multiIndex Dataframe，如何根据iloc选择一级答案

【问题标题】：python pandas multiIndex Dataframe, how to select one level based on ilocpython pandas multiIndex Dataframe，如何根据iloc选择一级
【发布时间】：2018-05-31 06:43:15
【问题描述】：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 2),
    columns=pd.Index(['A', 'B'], name='bar'),
    index=pd.date_range('20160101',
periods=100, freq='D', name='foo'))

corr = df.rolling(12).corr()

在旧版本中，这会返回一个面板，因此现有代码使用

corr[0,:,:]

返回第一个日期的 corr 矩阵。

但是，在新版本中，corr 是一个 multiIndex DataFrame，上面的代码失败了。如何以最小的变化实现相同的输出？

corr.iloc[0] # only returns first row
corr.iloc[0,:,:] # error

编辑：

所需的输出是获得与下面相同的返回，但不要使用带有值的.loc，而是使用类似.iloc[11]（即对应于日期中第12个值的相关矩阵）

corr.loc['2016-01-12']

bar                    A         B
foo        bar                    
2016-01-12 A    1.000000 -0.115059
           B   -0.115059  1.000000

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

这是你想要的吗？

In [236]: x = corr.dropna()

In [237]: x.loc[pd.IndexSlice[x.index[0][0], :], :]
Out[237]:
bar                    A         B
foo        bar
2016-01-12 A    1.000000  0.158424
           B    0.158424  1.000000

【讨论】：

【解决方案2】：

@MaxU 提到的问题是.iloc 不是“MultiIndex-aware”——请参阅here 进行讨论。

您的情况的替代解决方案：

dates = corr.index.get_level_values(0).drop_duplicates()
corr.loc[dates[12]]  # correl. matrix for 12th date (0-indexed)

保留为 DataFrame：

corr.loc[[dates[12]]]

【讨论】：