Numpy 在多索引数据帧中选择行

在本文中，我们将介绍如何在多索引数据帧中选择行。多索引数据帧是一种具有多级行或列索引的数据结构。在多维数据分析中，多索引数据帧非常有用，因为它可以让我们轻松地与高维数据打交道。

阅读更多：Numpy 教程

创建多索引数据帧

首先，让我们创建一个多索引数据帧。我们可以使用 pandas 的 MultiIndex 和 DataFrame 函数来创建它。例如，下面的代码演示了如何创建一个有两级行索引和一级列索引的数据帧：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建数据帧
index = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['x', 'y']], names=['idx1', 'idx2'])
columns = pd.Index(['A', 'B'], name='cols')
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,2), index=index, columns=columns)
print(df)

输出如下：

cols           A         B
idx1 idx2                
A    x     0.637630  0.678533
     y     0.273927  0.132998
B    x     0.776324  0.540515
     y     0.952868  0.045353

使用 loc 选择行

我们可以使用 loc 函数来选择行。如果我们要选择第一级行索引为 A 的所有行，可以使用如下代码：

print(df.loc['A'])

输出如下：

cols         A         B
idx2                   
x     0.637630  0.678533
y     0.273927  0.132998

如果我们要选择第一级行索引为 A，第二级行索引为 x 的行，可以使用如下代码：

print(df.loc[('A', 'x')])

输出如下：

cols
A    0.637630
B    0.678533
Name: (A, x), dtype: float64

注意，如果我们只想选择一行，我们必须用一对括号将行索引括起来，否则 pandas 将会认为我们要选择多行。

使用 iloc 选择行

我们也可以使用 iloc 函数来选择行。iloc 的工作方式与 loc 类似，但是我们使用的是整数索引，而不是标签索引。例如，要选择第一行，可以使用如下代码：

print(df.iloc[0])

输出如下：

cols
A    0.637630
B    0.678533
Name: (A, x), dtype: float64

我们也可以使用切片进行选择。例如，要选择前两行，可以使用如下代码：

print(df.iloc[:2])

输出如下：

cols           A         B
idx1 idx2                
A    x     0.637630  0.678533
     y     0.273927  0.132998

使用 xs 选择行

我们可以使用 xs 函数来选择指定级别的行。例如，要选择第一级行索引为 A 的所有行，可以使用如下代码：

print(df.xs('A', level=0))

输出如下：

cols         A         B
idx2                   
x     0.637630  0.678533
y     0.273927  0.132998

如果我们只需要选择第二级行索引为 x 的行，可以使用如下代码：

print(df.xs('x', level=1))

输出如下：

cols         A         B
idx1                   
A     0.637630  0.678533
B     0.776324  0.540515

使用 boolean 索引选择行

我们还可以使用 boolean 索引来选择行。例如，要选择所有值大于 0.5 的行，可以使用如下代码：

print(df[df > 0.5])

输出如下：

cols           A         B
idx1 idx2                
A    x     0.637630  0.678533
B    x     0.776324  0.540515
     y     0.952868       NaN

在这个例子中，我们使用 boolean 索引来选择大于 0.5 的所有值。结果是一个与原始数据帧形状相同的新数据帧，但其中只包含通过 boolean 索引选择的值。NaN 表示选择条件未满足的值。

总结

在本文中，我们学习了在多索引数据帧中选择行的四种方法：使用 loc 函数根据标签选择行；使用 iloc 函数根据整数索引选择行；使用 xs 函数选择指定级别的行；使用 boolean 索引选择行。这些方法是多维数据分析中常用的方法，并且可以使我们更轻松地处理高维数据。