只选择多索引DataFrame的一个索引答案

【问题标题】：Select only one index of multiindex DataFrame只选择多索引DataFrame的一个索引
【发布时间】：2015-03-24 07:32:20
【问题描述】：

我正在尝试仅使用来自多索引 DataFrame 的一个索引来创建一个新的 DataFrame。

                   A         B         C
first second                              
bar   one     0.895717  0.410835 -1.413681
      two     0.805244  0.813850  1.607920
baz   one    -1.206412  0.132003  1.024180
      two     2.565646 -0.827317  0.569605
foo   one     1.431256 -0.076467  0.875906
      two     1.340309 -1.187678 -2.211372
qux   one    -1.170299  1.130127  0.974466
      two    -0.226169 -1.436737 -2.006747

理想情况下，我想要这样的东西：

In: df.ix[level="first"]

和：

Out:

               A         B         C
first                               
bar        0.895717  0.410835 -1.413681
           0.805244  0.813850  1.607920
baz       -1.206412  0.132003  1.024180
           2.565646 -0.827317  0.569605
foo        1.431256 -0.076467  0.875906
           1.340309 -1.187678 -2.211372
qux       -1.170299  1.130127  0.974466
          -0.226169 -1.436737 -2.006747
`

基本上我想删除除级别first 之外的多索引的所有其他索引。有没有简单的方法可以做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas select dataframe indexing

【解决方案1】：

一种方法是简单地将df.index 重新绑定到所需的MultiIndex 级别。您可以通过指定要保留的标签名称来做到这一点：

df.index = df.index.get_level_values('first')

或使用关卡的整数值：

df.index = df.index.get_level_values(0)

MultiIndex 的所有其他级别都将在此处消失。

【讨论】：

stackoverflow.com/questions/29763620/…

【解决方案2】：

解决方案相当新，使用df.xs 函数作为

In [88]: df.xs('bar', level='first')
Out[88]:
Second  Third
one     A       -2.315312
        B        0.497769
        C        0.108523
two     A       -0.778303
        B       -1.555389
        C       -2.625022
dtype: float64

也可以使用多个索引作为

In [89]: df.xs(('bar', 'A'), level=('First', 'Third'))
Out[89]:
Second
one   -2.315312
two   -0.778303
dtype: float64

示例的设置如下

import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [
    np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']),
    np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])
]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(list(zip(*arrays)), names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=['A', 'B', 'C'], columns=index)
df.index.names = pd.core.indexes.frozen.FrozenList(['First', 'Second', 'Third'])
df = df.unstack()

【讨论】：

【解决方案3】：

我使用 get_level_values(0) 来获取多索引组中的第一级索引，以构建一个包含聚合值和编码值的描述字典值的数据帧。我通过

获得组中“airline_enc”值的索引

def getAirlineByGrouped(grouped,dictGeneric):
    mylist=[]
    for key in grouped.index.get_level_values(0):
        item=dictGeneric.get(key)
        mylist.append(item)
    return mylist

encoder=LabelEncoder()
df['airline_enc']=encoder.fit_transform(df['airline'])

dictAirline=   df[['airline_enc','airline']].set_index('airline_enc').to_dict()
grouped=results.groupby(['airline_enc','rating'])['recommended'].count()

#print(grouped)
airlines=getAirlineByGrouped(grouped, dictAirline['airline'])

result_df=pd.DataFrame({'index': grouped.index.get_level_values(0),'value':grouped.values,'airline':airlines})
result_df.plot(x='airline',y='value')
plt.xticks(rotation=90)

【讨论】：