열 ‘A’와 ‘B’가있는 다중 인덱스 데이터 프레임이 있습니다.
인덱스를 단일 열 인덱스로 재설정하지 않고 다중 인덱스의 한 열을 필터링하여 행을 선택하는 방법이 있습니까?
예를 들어.
# has multi-index (A,B)
df
#can I do this? I know this doesn't work because the index is multi-index so I need to specify a tuple
df.ix[df.A ==1]
답변
한 가지 방법은 get_level_valuesIndex 메서드 를 사용하는 것입니다.
In [11]: df
Out[11]:
0
A B
1 4 1
2 5 2
3 6 3
In [12]: df.iloc[df.index.get_level_values('A') == 1]
Out[12]:
0
A B
1 4 1
0.13에서는 인수 xs와 함께drop_level 사용할 수 있습니다 .
df.xs(1, level='A', drop_level=False) # axis=1 if columns
참고 : 이것이 인덱스가 아닌 MultiIndex 열인 경우 동일한 기술을 사용할 수 있습니다.
In [21]: df1 = df.T
In [22]: df1.iloc[:, df1.columns.get_level_values('A') == 1]
Out[22]:
A 1
B 4
0 1
답변
query내 의견으로는 매우 읽기 쉽고 사용하기 쉬운 사용할 수도 있습니다.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [10, 20, 50, 80], 'C': [6, 7, 8, 9]})
df = df.set_index(['A', 'B'])
C
A B
1 10 6
2 20 7
3 50 8
4 80 9
염두에 둔 것에 대해 이제 간단히 할 수 있습니다.
df.query('A == 1')
C
A B
1 10 6
다음을 사용하여 더 복잡한 쿼리를 가질 수도 있습니다. and
df.query('A >= 1 and B >= 50')
C
A B
3 50 8
4 80 9
과 or
df.query('A == 1 or B >= 50')
C
A B
1 10 6
3 50 8
4 80 9
다른 색인 수준 에서 쿼리 할 수도 있습니다. 예 :
df.query('A == 1 or C >= 8')
돌아올 것이다
C
A B
1 10 6
3 50 8
4 80 9
쿼리 내에서 변수를 사용하려면 다음을 사용할 수 있습니다@ .
b_threshold = 20
c_threshold = 8
df.query('B >= @b_threshold and C <= @c_threshold')
C
A B
2 20 7
3 50 8
답변
다음을 사용할 수 있습니다 DataFrame.xs().
In [36]: df = DataFrame(np.random.randn(10, 4))
In [37]: df.columns = [np.random.choice(['a', 'b'], size=4).tolist(), np.random.choice(['c', 'd'], size=4)]
In [38]: df.columns.names = ['A', 'B']
In [39]: df
Out[39]:
A b a
B d d d d
0 -1.406 0.548 -0.635 0.576
1 -0.212 -0.583 1.012 -1.377
2 0.951 -0.349 -0.477 -1.230
3 0.451 -0.168 0.949 0.545
4 -0.362 -0.855 1.676 -2.881
5 1.283 1.027 0.085 -1.282
6 0.583 -1.406 0.327 -0.146
7 -0.518 -0.480 0.139 0.851
8 -0.030 -0.630 -1.534 0.534
9 0.246 -1.558 -1.885 -1.543
In [40]: df.xs('a', level='A', axis=1)
Out[40]:
B d d
0 -0.635 0.576
1 1.012 -1.377
2 -0.477 -1.230
3 0.949 0.545
4 1.676 -2.881
5 0.085 -1.282
6 0.327 -0.146
7 0.139 0.851
8 -1.534 0.534
9 -1.885 -1.543
A수준 을 유지하려면 ( drop_level키워드 인수는 v0.13.0부터 만 사용 가능) :
In [42]: df.xs('a', level='A', axis=1, drop_level=False)
Out[42]:
A a
B d d
0 -0.635 0.576
1 1.012 -1.377
2 -0.477 -1.230
3 0.949 0.545
4 1.676 -2.881
5 0.085 -1.282
6 0.327 -0.146
7 0.139 0.851
8 -1.534 0.534
9 -1.885 -1.543
답변
다중 인덱싱 된 pandas DataFrame에 액세스하는 방법을 이해 하면 이와 같은 모든 종류의 작업에 도움이 될 수 있습니다.
예제를 생성하려면 코드에 붙여 넣으십시오.
# hierarchical indices and columns
index = pd.MultiIndex.from_product([[2013, 2014], [1, 2]],
names=['year', 'visit'])
columns = pd.MultiIndex.from_product([['Bob', 'Guido', 'Sue'], ['HR', 'Temp']],
names=['subject', 'type'])
# mock some data
data = np.round(np.random.randn(4, 6), 1)
data[:, ::2] *= 10
data += 37
# create the DataFrame
health_data = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
health_data
다음과 같은 테이블을 제공합니다.
열별 표준 액세스
health_data['Bob']
type HR Temp
year visit
2013 1 22.0 38.6
2 52.0 38.3
2014 1 30.0 38.9
2 31.0 37.3
health_data['Bob']['HR']
year visit
2013 1 22.0
2 52.0
2014 1 30.0
2 31.0
Name: HR, dtype: float64
# filtering by column/subcolumn - your case:
health_data['Bob']['HR']==22
year visit
2013 1 True
2 False
2014 1 False
2 False
health_data['Bob']['HR'][2013]
visit
1 22.0
2 52.0
Name: HR, dtype: float64
health_data['Bob']['HR'][2013][1]
22.0
행별 액세스
health_data.loc[2013]
subject Bob Guido Sue
type HR Temp HR Temp HR Temp
visit
1 22.0 38.6 40.0 38.9 53.0 37.5
2 52.0 38.3 42.0 34.6 30.0 37.7
health_data.loc[2013,1]
subject type
Bob HR 22.0
Temp 38.6
Guido HR 40.0
Temp 38.9
Sue HR 53.0
Temp 37.5
Name: (2013, 1), dtype: float64
health_data.loc[2013,1]['Bob']
type
HR 22.0
Temp 38.6
Name: (2013, 1), dtype: float64
health_data.loc[2013,1]['Bob']['HR']
22.0
다중 인덱스 슬라이싱
idx=pd.IndexSlice
health_data.loc[idx[:,1], idx[:,'HR']]
subject Bob Guido Sue
type HR HR HR
year visit
2013 1 22.0 40.0 53.0
2014 1 30.0 52.0 45.0
답변
다음을 사용할 수 있습니다 DataFrame.loc.
>>> df.loc[1]
예
>>> print(df)
result
A B C
1 1 1 6
2 9
2 1 8
2 11
2 1 1 7
2 10
2 1 9
2 12
>>> print(df.loc[1])
result
B C
1 1 6
2 9
2 1 8
2 11
>>> print(df.loc[2, 1])
result
C
1 7
2 10
답변
또 다른 옵션은 다음과 같습니다.
filter1 = df.index.get_level_values('A') == 1
filter2 = df.index.get_level_values('B') == 4
df.iloc[filter1 & filter2]
Out[11]:
0
A B
1 4 1
답변
