熊猫，如何访问多索引数据框？

Question

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>>> df = pd.DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], \
                   'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], \
                   'data1': np.random.randn(5), \
                   'data2': np.random.randn(5)})

>>> new_df = df.groupby(['key1', 'key2']).mean().unstack()
>>> print new_df
         data1               data2
key2       one       two       one       two
key1
a    -0.070742 -0.598649 -0.349283 -1.272043
b    -0.109347 -0.097627 -0.641455  1.135560 
>>> print new_df.columns
MultiIndex(levels=[[u'data1', u'data2'], [u'one', u'two']],
       labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]],
       names=[None, u'key2'])

如您所见， MultiIndex数据帧与普通数据帧不同，那么如何访问MultiIndex数据帧中的数据。

Answer 1

访问多索引数据框中的数据与通用数据框中的方式类似。 例如，如果你想读取（a，data1.two）的数据，你可以简单地做： new_df['data1']['two']['a']或new_df.loc['a', ('data1', 'two')]

请阅读官方文档了解更多详情。

Answer 2

这可能会帮助您了解和形象化

unstacked = multi_indexDataFrame.unstack().dropna()
unstacked.plot(kind="bar")