首页 文章

使用Pandas进行分层索引

提问于
浏览 次
0

我有一个有三个索引级别和两列的pandas DataFrame . 你可以在这里看到它的一部分：

av_intensity  std_dev
key1 key2  time                        
0     0    32000          -0.005203  0.006278
           32200           0.005330  0.005221
           32400           0.002679  0.005006
           32600          -0.000723  0.006145
           32800          -0.000317  0.010467
           33000          -0.006543  0.007808
           33200          -0.004180  0.005070
           33400          -0.006275  0.009662
           33600          -0.014763  0.006938
           33800          -0.029516  0.004710

指数是数字，例如 (0.0, 0, 32000.0) 是一组索引 .

我试图使用 df.ix[ 0.0, :, 32000.0] 或 df.ix[ :, 0, 32000] 进行某种层次索引，但它不起作用 .

Is it because the indices are not integer?

How can I do this kind of hierarchical indexing with this data frame?

python pandas

1 回答

  • 0

    有关完整说明，请参阅文档中的高级层次结构索引部分：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/advanced.html#advanced-indexing-with-hierarchical-index

    但基本上，你不能在多索引键中使用这样的切片（ : ） . 你可以做的是创建 : 作为 slice(None) ：

    dataGroupd.loc[(0.0, slice(None), 32000.0),:]

    或使用 IndexSlice 便利对象，让你写简单的 : ：

    idx = pd.IndexSlice
dataGroupd.loc[idx[0.0, :, 32000.0],:]
    回复于

相关问题