Pandas df MultiIndex 使用 get_level_values() vs index[#] 返回不同的最小值/最大值答案

【问题标题】：Pandas df MultiIndex returns different min/max using get_level_values() vs index[#]Pandas df MultiIndex 使用 get_level_values() vs index[#] 返回不同的最小值/最大值
【发布时间】：2020-03-13 06:54:43
【问题描述】：

我有一个带有 MultiIndex 的 df，0 级是日期时间。遇到以下情况：

df_fact.index.get_level_values(0).min()
Out[145]: Timestamp('2019-08-14 00:00:00')

df_fact.index.levels[0].min()
Out[146]: Timestamp('2018-09-10 00:00:00')

df_fact.index.get_level_values(0).max()
Out[147]: Timestamp('2019-11-11 23:45:00')

df_fact.index.levels[0].max()
Out[148]: Timestamp('2019-11-15 17:00:00')

为什么会有不同的结果？我错过了什么？

【问题讨论】：

请提供一个示例数据框。

标签： pandas datetime max min multi-index

【解决方案1】：

NM，想通了。把这个留在这里，以防有人有同样愚蠢的问题。

我在上游有一个 df.xs 切片操作，减少了 DatetimeIndex，它留下了未使用的级别值，这些值（令人困惑地）只是被 remove_unused_levels() 调用的级别。

这解决了它：

df_fact.index = df_fact.index.remove_unused_levels()

df_fact.index.levels[0].min()
Out[193]: Timestamp('2019-08-14 00:00:00')

http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/reference/api/pandas.MultiIndex.remove_unused_levels.html

【讨论】：