遍历Pandas数据框行

Question

我有一个来自（用数据透视表制作）的MultiIndex数据框，看起来像

          col1 col2 col3
item 1 a  0    0    0
       b  1    1    1
item 2 a  0    0    0
       c  1    2    3

前两列是索引。 我想遍历每一行并获取子表，即“项目1”

  col1 col2 col3
a  0    0    0
b  1    1    1

并可能再次分为

  col1 col2 col3
a  0    0    0

这些值最初在GUI中转换为卡

我已经尝试过各种更改索引，迭代，xs的组合，但我似乎总是只能使用（index1，index2）来获取东西，例如（item 1，a，0,0,0）将它们分开（例如，项目1，{a：[0,0,0]，b：[0,0,0]}）

Answer 1

采用

In [4482]: for i, g in df.groupby(level=0):
      ...:     print g.loc[i]
      ...:
   col1  col2  col3
a     0     0     0
b     1     1     1
   col1  col2  col3
a     0     0     0
c     1     2     3

再上一层

In [4488]: for i, g in df.groupby(level=0):
      ...:     print '--------Parent--------', i
      ...:     print g.loc[i]
      ...:     for ii, gg in g.loc[i].groupby(level=0):
      ...:         print '----------child--------', ii
      ...:         print gg
      ...:
--------Parent-------- item 1
   col1  col2  col3
a     0     0     0
b     1     1     1
----------child-------- a
   col1  col2  col3
a     0     0     0
----------child-------- b
   col1  col2  col3
b     1     1     1
--------Parent-------- item 2
   col1  col2  col3
a     0     0     0
c     1     2     3
----------child-------- a
   col1  col2  col3
a     0     0     0
----------child-------- c
   col1  col2  col3
c     1     2     3