pandas多层索引取一列的数据
时间: 2023-10-17 16:04:52 浏览: 43
假设你的 DataFrame 名称为 `df`,并且有多层索引,你可以使用以下方法来取出一列数据:
```python
df['列名']
```
如果你需要取出多层索引中的某一个级别的列数据,可以使用以下方法:
```python
df[('级别名', '列名')]
```
其中,`级别名` 为你想要取出的索引级别的名称,`列名` 为你想要取出的列的名称。如果有多个列名,可以用列表的形式传入。例如:
```python
df[('级别名', ['列名1', '列名2'])]
```
相关问题
pandas多层索引取一列的数据,举例说明
假设我们有一个多层索引的DataFrame如下:
```
import pandas as pd
data = {
('A', 'a'): [1, 2, 3],
('A', 'b'): [4, 5, 6],
('B', 'a'): [7, 8, 9],
('B', 'b'): [10, 11, 12]
}
df = pd.DataFrame(data, index=['x', 'y', 'z'])
```
其中,第一层索引为'A'和'B',第二层索引为'a'和'b'。如果我们想要取第一层索引为'A',第二层索引为'b'的那一列,可以使用如下代码:
```
df.loc[:, ('A', 'b')]
```
输出结果为:
```
x 4
y 5
z 6
Name: (A, b), dtype: int64
```
其中,`loc`表示按照索引标签进行选择,`:`表示选择所有行,`('A', 'b')`表示要选择的列名,注意要用元组的形式来表示多层索引的列名。
pandas如何直接选择多层索引的最后一层
您可以使用pandas的.loc方法来直接选择多层索引的最后一层,例如:
df.loc[:, (slice(None), 'last_level')]
其中,第一个冒号表示选择所有行,第二个参数中的slice(None)表示选择所有列,'last_level'则表示选择最后一层索引为'last_level'的列。