在pandas多重索引multiIndex中选定指定索引的行方法_pandasgroupby()将列索引变为一层 - CSDN文库

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在在pandas多重索引多重索引multiIndex中选定指定索引的行方法中选定指定索引的行方法

在在multiIndex中选定指定索引的行中选定指定索引的行

我们在用pandas类似groupby来使用多重index时，有时想要对多个level中的某个index对应的行进行操作，就需要在

dataframe中找到该index对应的行，在单层index中我们可以方便的使用df.loc[index]来选择，在多重Index中我们可以利用的类

似的思路，然而其中也有一些小坑，记录如下。

1 index为有序的为有序的

1.1 创建测试数据创建测试数据

首先创建一个dataframe数据

df = pd.DataFrame({'class':['A','A','A','B','B','B','C','C'],

'id':['a','b','c','a','b','c','a','b'],

'value':[1,2,3,4,5,6,7,8]})

df中内容如下图：

1.2 设置设置multiIndex

通过set_index设为多重索引

df = df.set_index(['class','id'])

设置索引后效果：

1.3 切片筛选切片筛选index

这里同样使用loc定位

df.loc[('A',slice(None)),:]

各参数的解释如下：

loc[(a,b),c]中第一个参数元组为索引内容，a为level0索引对应的内容，b为level1索引对应的内容

因为df是一个dataframe，所以要用c来指定列

这里‘A’，指选择class中的A类

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