sélection de pandas multi-index

J'ai une trame de données multi-index avec les colonnes «A» et «B».

Existe-t-il un moyen de sélectionner des lignes en filtrant sur une colonne du multi-index sans réinitialiser l'index à un seul index de colonne?

Par exemple.

# 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]

Une façon consiste à utiliser la get_level_valuesméthode Index:

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

En 0.13, vous pourrez utiliser xsavec drop_levelargument :

df.xs(1, level='A', drop_level=False) # axis=1 if columns

Remarque: s'il s'agissait d'une colonne MultiIndex plutôt que d'un index, vous pouvez utiliser la même technique:

In [21]: df1 = df.T

In [22]: df1.iloc[:, df1.columns.get_level_values('A') == 1]
Out[22]:
A  1
B  4
0  1

Vous pouvez également utiliser queryce qui est très lisible à mon avis et simple à utiliser:

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

Pour ce que vous aviez en tête, vous pouvez maintenant simplement faire:

df.query('A == 1')

      C
A B    
1 10  6

Vous pouvez également avoir des requêtes plus complexes en utilisant and

df.query('A >= 1 and B >= 50')

      C
A B    
3 50  8
4 80  9

et or

df.query('A == 1 or B >= 50')

      C
A B    
1 10  6
3 50  8
4 80  9

Vous pouvez également interroger différents niveaux d'index , par exemple

df.query('A == 1 or C >= 8')

reviendra

      C
A B    
1 10  6
3 50  8
4 80  9

Si vous souhaitez utiliser des variables dans votre requête, vous pouvez utiliser@ :

b_threshold = 20
c_threshold = 8

df.query('B >= @b_threshold and C <= @c_threshold')

      C
A B    
2 20  7
3 50  8

Vous pouvez utiliser 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

Si vous souhaitez conserver le Aniveau (l' drop_levelargument mot - clé n'est disponible qu'à partir de la v0.13.0):

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

Comprendre comment accéder aux pandas multi-indexés DataFrame peut vous aider dans toutes sortes de tâches comme celle-là.

Copiez-collez ceci dans votre code pour générer un exemple:

# 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

Vous donnera une table comme celle-ci:

Accès standard par colonne

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

Accès par ligne

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

Tranchage multi-index

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

Vous pouvez utiliser DataFrame.loc:

>>> df.loc[1]

Exemple

>>> 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

Une autre option est:

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