用熊貓切片Mutliindex數據

Question

我已將csv導入為多索引數據框。 這是數據的模型：

df = pd.read_csv("coursedata2.csv", index_col=[0,2])

print (df)

                                  COURSE

ID Course List
12345 Interior Environments DESN10000 Rendering & Present Skills DESN20065 Lighting DESN20025 22345 Drawing Techniques DESN10016 Colour Theory DESN14049 Finishes & Sustainable Issues DESN12758 Lighting DESN20025 32345 Window Treatments&Soft Furnish DESN27370 42345 Introduction to CADD INFO16859 Principles of Drafting DESN10065 Drawing Techniques DESN10016 The Fundamentals of Design DESN15436 Colour Theory DESN14049 Interior Environments DESN10000 Drafting DESN10123 Textiles and Applications DESN10199 Finishes & Sustainable Issues DESN12758

[17 rows x 1 columns]

我可以使用.xs通過標簽輕松對其進行切片-例如：

selected = df.xs (12345, level='ID') print selected

                        COURSE
Course List                          
Interior Environments       DESN10000
Rendering & Present Skills  DESN20065
Lighting                    DESN20025

[3 rows x 1 columns]

>

但是我想做的是逐步遍歷數據框，並通過ID在課程的每個塊上執行操作。 實際數據中的ID值是相當隨機的整數，以升序排序。

df.index顯示：

df.index MultiIndex(levels=[[12345, 22345, 32345, 42345], [u'Colour Theory', u'Colour Theory ', u'Drafting', u'Drawing Techniques', u'Finishes & Sustainable Issues', u'Interior Environments', u'Introduction to CADD', u'Lighting', u'Principles of Drafting', u'Rendering & Present Skills', u'Textiles and Applications', u'The Fundamentals of Design', u'Window Treatments&Soft Furnish']], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3], [5, 9, 7, 3, 1, 4, 7, 12, 6, 8, 3, 11, 0, 5, 2, 10, 4]], names=[u'ID', u'Course List'])

在我看來，我應該能夠使用第一個索引標簽在整個Dataframe中進行遞增。 就是 獲取標簽0，然后1，然后2，然后3，...的所有課程。但是看起來.xs不會按標簽進行分片。

我想念什么嗎？

Answer 1

因此，可能有更有效的方法來執行此操作，具體取決於您要對數據執行的操作。 但是，有兩種方法可以立即想到：

for id_label in df.index.levels[0]:
    some_func(df.xs(id_label, level='ID'))

和

for id_label in df.index.levels[0]:
    df.xs(id_label, level='ID').apply(some_func, axis=1)

取決於要對整個組還是對其中的每一行進行操作。