迭代 multiIndex 数据帧

Question

我有一个如下图所示的数据框

我在遍历行时遇到问题。对于获取的每一行，我想返回键值。例如，在 2016-08-31 00:00:01 条目的第二行中，df1 & df3 的罗盘值是 4.0，所以我想返回具有相同罗盘值的键，即 df1 & df3在这种情况下 我一直在使用

迭代行

for index,row in df.iterrows():

Answer 1

更新

好的，现在我更好地理解了您的问题，这对您有用。 首先使用

更改数据框的形状

dfs = df.stack().swaplevel(axis=0)

这将使您的数据框看起来像：

然后您可以像以前一样迭代行并提取您想要的信息。我只是对所有内容都使用 print 语句，但您可以将其放入一些更合适的数据结构中。

for index, row in dfs.iterrows():
     dup_filter = row.duplicated(keep=False)
     dfss = row_tuple[dup_filter].index.values
     print("Attribute:", index[0])
     print("Index:", index[1])
     print("Matches:", dfss, "\n")

会打印出类似的东西

.....

Attribute: compass
Index: 5
Matches: ['df1' 'df3']

Attribute: gyro
Index: 5
Matches: ['df1' 'df3']

Attribute: accel
Index: 6
Matches: ['df1' 'df3']

....

你也可以一次只做一个属性

dfs_compass = df.stack().swaplevel(axis=0).loc['compass']

并仅使用索引遍历行。

旧

如果我正确理解您的问题，即您想要返回在列的第二级具有匹配值的行的索引，即（'compass'、'accel'、'gyro'）。以下将起作用。

compass_match_indexes = []

for index, row in df.iterrows():
    match_filter = row[:, 'compass'].duplicated()
    if len(row[:, 'compass'][match_filter] > 0)
        compass_match_indexes.append(index)

您可以使用 df.loc[compass_match_indexes] 等列表选择您的数据框

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另一种方法，您可以使用 df.T 对 DataFrame 进行转换，然后使用 duplicated 函数。