Dataframe访问MultiIndex的第二级

Question

我一直在试图找出处理multiIndex的最佳方法。 特别是当我想在multiIndex的第二级访问某些值时。 例如：

df = pd.DataFrame([np.random.randint(3,size=20),np.random.rand(20)]).T
df.columns = ['A','B']
g = df.groupby('A').describe()

假设我试图查看此输出的平均值。 我可以这样做：

idx = [True if a[1]=='mean' else False for a in g.index.tolist()]
p.loc[idx,:]

它有效但必须有更好的方法来做到这一点。 有没有更好的方法来访问二级multiIndex？

Answer 1

我找到了几个简单的答案：

g.xs('mean', level=1)

另一个：

idx = pd.IndexSlice
g.loc[idx[:,'mean'],:]

Answer 2

您应该阅读有关多索引数据框的文档。 IndexSlice是处理这个问题的方法。 这样的事情应该有效。

import pandas as pd
idx = pd.IndexSlice
g.loc[idx[:,"mean"],:]

Answer 3

您可以在多索引中交换索引的顺序：

g.reorder_levels([1,0]).loc['mean']
#            B
#A            
#0.0  0.515745
#1.0  0.451534
#2.0  0.483014

Answer 4

你也可以这样做

g.loc[:, ("B", "mean")]

  A
0.0    0.381882
1.0    0.450356
2.0    0.497692
Name: (B, mean), dtype: float64

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