根据列值过滤多索引数据框，删除级别内的所有行答案

【问题标题】：Filtering a multiindex dataframe based on column values dropping all rows inside level根据列值过滤多索引数据框，删除级别内的所有行
【发布时间】：2016-09-15 21:06:20
【问题描述】：

我正在尝试根据一个或多个值过滤 DataFrame。这是一个示例 CSV：

AlignmentId,TranscriptId,classifier,value
ENSMUST00000025010-1,ENSMUST00000025010,AlnCoverage,0.99612
ENSMUST00000025010-1,ENSMUST00000025010,AlnIdentity,0.93553
ENSMUST00000025010-1,ENSMUST00000025010,Badness,0.06749
ENSMUST00000025014-1,ENSMUST00000025014,AlnCoverage,1.0
ENSMUST00000025014-1,ENSMUST00000025014,AlnIdentity,0.96382
ENSMUST00000025014-1,ENSMUST00000025014,Badness,0.03618

加载时：

>>> df = pd.read_csv('tmp.csv', index_col=['AlignmentId', 'TranscriptId'])
>>> df
                                          classifier    value
AlignmentId          TranscriptId
ENSMUST00000025010-1 ENSMUST00000025010  AlnCoverage  0.99612
                     ENSMUST00000025010  AlnIdentity  0.93553
                     ENSMUST00000025010      Badness  0.06749
ENSMUST00000025014-1 ENSMUST00000025014  AlnCoverage  1.00000
                     ENSMUST00000025014  AlnIdentity  0.96382
                     ENSMUST00000025014      Badness  0.03618

我想删除在一系列classifiers 中失败的每个AlignmentId 组。对于这个例子，假设我想删除ENSMUST00000025010，因为AlnCoverage < 1.0。因此，我想以这个数据框结束：

ENSMUST00000025014-1 ENSMUST00000025014  AlnCoverage  1.00000
                     ENSMUST00000025014  AlnIdentity  0.96382
                     ENSMUST00000025014      Badness  0.03618

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe multi-index

【解决方案1】：

试试这个：

In [169]: df = df.drop(df[(df.classifier=='AlnCoverage') & (df.value < 1)].index)

In [170]: df
Out[170]:
                                          classifier    value
AlignmentId          TranscriptId
ENSMUST00000025014-1 ENSMUST00000025014  AlnCoverage  1.00000
                     ENSMUST00000025014  AlnIdentity  0.96382
                     ENSMUST00000025014      Badness  0.03618

【讨论】：