极客笔记在Python Pandas中，获取多级索引中请求的标签/级别的位置和切片索引
Pandas是一个非常流行的数据分析和数据操作库。多级索引是Pandas中一个强大的特性，它能够为数据表提供更加复杂的层次结构，方便对数据的操作和分析。但是，有时候需要获取某一个具体标签或者级别的位置和切片索引，用于进一步的计算或者操作。本篇文章就将探讨如何在Python Pandas中，获取多级索引中请求的标签或者级别的位置和切片索引。
更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程
数据准备
本文将使用一个简单的数据表作为例子进行演示。这个数据表有两个级别的行索引和列索引。
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个简单的数据表
arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']),
np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays)
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'cat'), ('B', 'dog'), ('B', 'cat'), ('A', 'dog')])
print(df)
输出：
A B A
cat dog cat dog
bar one -0.517204 -0.073716 -1.129196 -0.228234
two 1.064646 -0.290921 0.771470 -0.961443
baz one -0.150630 -1.232723 -0.168435 -0.536314
two -0.261723 1.143790 0.357837 1.888007
foo one 0.120519 0.074464 0.454230 1.127493
two -1.322797 -0.343983 -0.680120 1.412100
qux one -1.027621 -1.657596 0.005091 -0.036185
two -0.995711 0.506659 -1.401390 0.911802
位置索引
首先，我们来看如何获取一个标签或者级别在多级索引中的位置索引。例如，我们想要获取“baz”这个标签在第一级索引中的位置：
ix = df.index
ix.get_loc('baz')
这里我们调用了Pandas中的index对象的get_loc()函数，传入了需要查询的标签作为参数。返回结果为：
3
这表示“baz”这个标签在第一级索引中的位置为3。
我们还可以获取一个级别在多级索引中的位置。例如，我们想要获取第二级索引中“two”的位置：
ix = df.index
ix.levels[1].get_loc('two')
这里我们先获取了索引对象，然后使用levels属性获取第一级索引和第二级索引的标签列表。之后，我们传入“two”作为参数，调用了第二级索引的get_loc()函数。返回结果为：
1
这表示第二级索引中“two”的位置为1。
如果需要获取多个标签/级别的位置索引，可以将它们放在一个列表中作为参数传入get_loc()函数。
index = df.index
index.get_loc(['baz', 'qux'])
这里，我们获取“baz”和“qux”在第一级索引中的位置。返回结果为：
array([3, 6])
这表示“baz”和“qux”在第一级索引中的位置分别为3和6。
切片索引
获取位置索引可以非常简单地获取多级索引中的标签或者级别的位置，但有时候我们需要获取这些标签或者级别对应的切片索引，以便进一步的操作。下面我们将来介绍如何获取多级索引中的切片索引。
第一级索引的切片索引
我们可以使用get_loc()函数和IntervalIndex()函数结合起来来获取第一级索引上一个范围内的切片。
例如，我们想要获取第一级索引值在‘baz’和‘foo’之间的所有行的位置索引：
# 获得索引对象
index = df.index
# 获取'baz'和'foo'在第一级索引中的位置索引
start = index.get_loc('baz')
stop = index.get_loc('foo')
# 构建切片索引，使用IntervalIndex()函数
slice_index = pd.IntervalIndex.from_arrays([start, stop], closed='both')
# 使用切片索引进行切片操作
df.loc[slice_index]
这里我们使用了get_loc()函数分别获取了‘baz’和‘foo’在第一级索引中的位置索引。之后使用pd.IntervalIndex.from_arrays()函数构建了一个包括这两个位置索引间所有位置的切片索引。最后，我们使用切片索引对数据表进行了切片操作。
这里需要注意的是，from_arrays()函数的closed参数指定了左右端点是否包含在切片中。‘both’表示端点包含在切片中。
多级索引的切片索引
如果要获取多级索引的切片索引，我们可以使用IndexSlice()对象。它可以帮助我们非常方便地对多级索引进行切片操作。
例如，我们想要获取第一级索引值为‘baz’和‘foo’，第二级索引为‘two’的所有行的切片索引：
idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[['baz', 'foo'], ['two'], :]]
这里我们首先创建了一个IndexSlice()对象，之后使用它进行切片。在idx[]函数中，我们传入了一个由标签构成的列表和一个由切片构成的列表，分别对应第一级索引和第二级索引的切片范围。由于我们不需要对列进行切片操作，所以最后一个参数是空切片。最终返回结果如下：
A B
dog dog cat
baz two -0.734637 -0.858923 -0.250738
foo two 0.025013 0.541966 -0.140968
结论
本篇文章介绍了在Python Pandas中，如何获取多级索引中请求的标签或者级别的位置和切片索引。具体来说，在第一级索引中通过get_loc()和IntervalIndex()函数实现位置索引和切片索引的获取；在多级索引中通过IndexSlice()对象实现切片索引的获取。希望这些方法能够帮助读者更加方便地进行数据分析和数据操作。