切片 pandas 的 MultiIndex DataFrame

Question

为了跟踪参数化运行中的所有模拟结果，我在 pandas 中创建了一个名为 dfParRun 的 MultIndex 数据帧，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import itertools
limOpt = [0.1,1,10]
reimbOpt = ['Cash','Time']
xOpt = [0.1, .02, .03, .04, .05, .06, .07, .08]
zOpt = [1,5n10]
arrays = [limOpt, reimbOpt, xOpt, zOpt]
parameters = list(itertools.product(*arrays))
nPar = len(parameters)

variables = ['X', 'Y', 'Z']
nVar = len(variables)
index = pd.MultiIndex.from_tuples(parameters, names=['lim', 'reimb', 'xMax', 'zMax'])

dfParRun = pd.DataFrame(np.random.rand((nPar, nVar)), index=index, columns=variables)

为了分析我的参数化运行，我想对这个数据框进行切片，但这似乎是一种负担。例如，我希望 xMax 的所有结果都高于 0.5，lim 等于 10。此时，我找到的唯一工作方法是：

df = dfParRun.reset_index()
df.loc[(df.xMax>0.5) & (df.lim==10)]

我想知道是否有一种方法无需重置 DataFrame 的索引？

Answer 1

选项 1
使用pd.IndexSlice
警告：需要sort_index

dfParRun.sort_index().loc[pd.IndexSlice[10, :, .0500001:, :]]

选项 2
在拥有reset_index 之后使用你的df

df.query('xMax > 0.05 & lim == 10')

---

设置

import pandas as pd
import numpy as np
import itertools
limOpt = [0.1,1,10]
reimbOpt = ['Cash','Time']
xOpt = [0.1, .02, .03, .04, .05, .06, .07, .08]
zOpt = [1, 5, 10]
arrays = [limOpt, reimbOpt, xOpt, zOpt]
parameters = list(itertools.product(*arrays))
nPar = len(parameters)

variables = ['X', 'Y', 'Z']
nVar = len(variables)
index = pd.MultiIndex.from_tuples(parameters, names=['lim', 'reimb', 'xMax', 'zMax'])

dfParRun = pd.DataFrame(np.random.rand(*(nPar, nVar)), index=index, columns=variables)
df = dfParRun.reset_index()