dataframe提取多层数据

要从多层数据中提取数据，可以使用.loc或.iloc方法。.loc方法使用标签索引，而.iloc方法使用整数索引。

假设我们有一个多层数据的DataFrame，其中每个索引都有两个级别。下面是一个示例DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    ('A', 'X'): [1, 2, 3],
    ('A', 'Y'): [4, 5, 6],
    ('B', 'X'): [7, 8, 9],
    ('B', 'Y'): [10, 11, 12]
}

df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])
print(df)

输出：

      A     B    
      X  Y  X   Y
row1  1  4  7  10
row2  2  5  8  11
row3  3  6  9  12

要提取第一个索引为'A'的所有行，可以使用.loc方法：

a_data = df.loc['A']
print(a_data)

输出：

   X  Y
row1  1  4
row2  2  5
row3  3  6

要提取第二个索引为'Y'的所有列，可以使用.loc方法和切片：

y_data = df.loc[:, (slice(None), 'Y')]
print(y_data)

输出：

      A   B
      Y   Y
row1  4  10
row2  5  11
row3  6  12

注意，我们在切片中使用了slice(None)，这表示我们要选择所有的第一个级别的索引。如果我们想要选择所有的第二个级别的索引，我们可以使用slice(None, None)。