在熊貓多索引中填充“空白”值以訪問較低級別的索引

Question

我正在使用具有兩級索引的數據框。 第一級用於項目名稱，第二級用於項目顏色。 在第二級索引中，對於所有顏色的總和，我總是有一個名為“ total”的索引名稱。

我想以python返回所有鞋子的“總計”值的方式查詢數據幀。 我可以重新排序索引，但是我正在尋找更清潔的解決方案。 我該怎么辦？

我認為這可能會有所幫助的事情是將索引的“空白”鏈接起來的東西。 這樣的東西可能已經存在了嗎？

例如

df.loc[*blank*,"total",:]

Answer 1

我認為你需要:與IndexSlice為選擇的所有值：

arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux', 'bar', 'foo']),
          np.array(['one','two','one','two','total','two','total', 'two','total','four'])]
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10), index=arrays)
print (df)
                  0
bar one   -0.152506
    two   -0.492401
baz one   -1.528111
    two   -3.284650
foo total -0.346641
    two    0.630630
qux total -0.232299
    two    0.361744
bar total -2.170350
foo four  -2.332996

idx = pd.IndexSlice
df1 = df.loc[idx[:,"total"],:]
print (df1)
                  0
foo total -0.346641
qux total -0.232299
bar total -2.170350

---

或使用DataFrame.xs ：

df1 = df.xs('total', level=1)
print (df1)
            0
foo -0.099117
qux  0.381831
bar  1.638784

df1 = df.xs('total', level=1, drop_level=False)
print (df1)
                  0
foo total -0.570454
qux total  0.015090
bar total -1.084960