索引多级索引数据框

Question

mydf = pd.DataFrame({'dts':['1/1/2000','1/1/2000','1/1/2000','1/2/2000', '1/3/2000', '1/3/2000'],
                            'product':['A', 'B', 'A','A', 'A','B'],
                            'value':[1,2,2,3,6,1]})
a =mydf.groupby(['dts','product']).sum()
a
Out[1]: 
                  value
dts      product       
1/1/2000 A            3
         B            2
1/2/2000 A            3
1/3/2000 A            6
         B            1

a.loc[('1/1/2000','A'),] 给出第一行。

  a.loc[('1/1/2000','A'),]
    Out[2]: 
    value    3
    Name: (1/1/2000, A), dtype: int64

但是为什么a.loc[['1/1/2000','A'],] 也给 B 的第二行？唯一的区别是括号

a.loc[['1/1/2000','A'],]
Out[3]: 
                  value
dts      product       
1/1/2000 A            3
         B            2

Answer 1

用完全不同的东西替换“A”：

a.loc[['1/1/2000','XYZZZ'],]

                  value
dts      product       
1/1/2000 A            3
         B            2

现在，用元组重复这个：

a.loc[('1/1/2000','XYZZZ'),]

这就是你得到的：

KeyError: ('1/1/2000', 'XYZZZ')

当指定为列表时，pandas 将尝试仅在第一级建立索引。 “1/1/2000”出现在第一级，并返回与其关联的所有记录。

当指定为元组时，它假定所有级别的元组值，当它没有找到它时，会引发 KeyError。当它找到它时，只会返回该行。