從 Pandas MultiIndex 中的列進行條件切片

Question

我正在嘗試根據列名而不是索引有條件地從多索引中切片數據。 例如，我有以下 MultiIndex 數據框：

   203        204         205
  TIME VALUE TIME VALUE  TIME VALUE
0    1   bar  1.0   LH2  10.0   dog
1    2   baz  2.0   LOX  11.0   cat
2    3   foo  3.0   CH4  12.0   pig
3    4   qux  NaN   NaN  13.0   rat
4    5   qaz  NaN   NaN   NaN   NaN
5    6   qoo  NaN   NaN   NaN   NaN

（我基本上有帶有時間和值的測量數據（203、204 等），使用不同的采樣率記錄。因此，行數總是不同的。我將所有數據放入一個 MultiIndex，因為它可以包含一個不同的行數。）

如果 TIME > 3，我想選擇所有數據。預期的輸出如下：

   203        204         205
  TIME VALUE TIME VALUE  TIME VALUE
0    4   qux  NaN   NaN  10.0   dog
1    5   qaz  NaN   NaN  11.0   cat
2    6   qoo  NaN   NaN  12.0   pig
3   NaN  NaN  NaN   NaN  13.0   rat
4   NaN  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
5   NaN  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN

我嘗試使用查詢方法，但這只適用於索引，而不適用於列名。 我不想轉置數據框以使用查詢。 我也嘗試使用 loc 但似乎從未找到一種方法來獲得我正在尋找的東西。 我什至考慮使用 xs 但我認為我不能用它添加條件切片。

我在 SO 上找到了這個，但它不包括條件切片： 從熊貓 MultiIndex 中選擇列

這是我用來測試的代碼：

import pandas as pd
import numpy as np

d1 = {'TIME': [1,2,3,4,5,6], 'VALUE': ['bar', 'baz', 'foo', 'qux', 'qaz', 'qoo']}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)

d2 = {'TIME': [1,2,3], 'VALUE': ['LH2', 'LOX', 'CH4']}
df2 = pd.DataFrame(data=d2)

d3 = {'TIME': [10,11,12,13], 'VALUE': ['dog', 'cat', 'pig', 'rat']}
df3 = pd.DataFrame(data=d3)

df_list = [df1, df2, df3] 

pids = [203, 204, 205]

df_multi = pd.concat(df_list, axis=1, keys=list(zip(pids)))

print(df_multi)

# Slice all time columns
ALL = slice(None)
df_multi_2 = df_multi.loc[ALL, (ALL, 'TIME')]
print(df_multi_2)

# Condition based slicing - does not work
ALL = slice(None)
df_multi_3 = df_multi.loc[ALL, df_multi.loc[ALL,(ALL,'TIME')] > 3]
print(df_multi_3)

Answer 1

讓我們嘗試使用IndexSlice對數據進行切片：

from pandas import IndexSlice

mask = (df_multi.loc[:, IndexSlice[:,"TIME"]].gt(3)
    .reindex(df_multi.columns, axis=1)
    .groupby(level=0, axis=1)
    .transform('any')
)

df_multi.where(mask)

輸出：

   203        204         205      
  TIME VALUE TIME VALUE  TIME VALUE
0  NaN   NaN  NaN   NaN  10.0   dog
1  NaN   NaN  NaN   NaN  11.0   cat
2  NaN   NaN  NaN   NaN  12.0   pig
3  4.0   qux  NaN   NaN  13.0   rat
4  5.0   qaz  NaN   NaN   NaN   NaN
5  6.0   qoo  NaN   NaN   NaN   NaN