Python pandas 多索引选择值答案

【问题标题】：Python pandas multiindex select valuesPython pandas 多索引选择值
【发布时间】：2018-02-12 18:21:47
【问题描述】：

我有一个 pandas 多索引，其中大部分是数值，但数据中也有一些 None、NaN 或“-”。像这样的：

                0         1         2         3
bar one -0.096648 -0.080298  0.859359 -0.030288
    two       NaN -0.431791  1.923893 -1.544845
    thr -0.358526  1.416211  1.589617  0.284130
baz one  0.639951 -0.008833         -  0.042315
    two  0.705281      None -1.108522  0.471676

现在我需要为每个 0 级索引确定哪一行在第 0 列中具有最小的数值，并为该行提取第 3 列的值。（忽略 NaN、None 和 -）

例如，对于“bar”，我比较 -0.096648、NaN、-0.358526，其中最小的是 -0.358526，所以我想要值 0.284130（来自第 3 列）

我确信这很简单，但我对这些多索引表不是很熟悉，只是迷失了方向并感到沮丧。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas multi-index

【解决方案1】：

使用DataFrameGroupBy.idxmin 作为索引，但首先需要一些预处理，然后通过DataFrame.iloc 选择：

#get name for level of MultiIndex and create unique index
df1 = df.rename_axis(('a','b')).reset_index()
#if values non numeric in column 0 convert to NaNs
df1[0] = pd.to_numeric(df1[0], errors='coerce')
#get index of minimal values of column 0 per column a
s = df1.groupby('a')[0].idxmin()
print (s)
a
bar    2
baz    3
Name: 0, dtype: int64

#select by positions index and column 3
df = df.iloc[s, 3].to_frame()
print (df)
                3
bar thr  0.284130
baz one  0.042315

【讨论】：