Pandas multiIndex 按聚合切片

Question

我有一個熊貓系列（S），它的索引如下：

bar  one  a
          b
     two  a
          b
baz  one  a
.
.

我有一個返回較低維度索引的條件函數。 我正在做的是執行類似S.groupby(level=(0,1)).median() > 1

這將返回一個帶有索引的系列，如下所示：

bar  one 
baz  two
foo  one 
. 
. 

如何使用較低維索引對原始系列進行切片？

我知道我可以使用 .isin 重置索引和選擇行，但如果可能的話，我想使用 MultiIndex。

提前致謝！

===

以下是實際系列的樣子：

BATCH    ITEM  SEQ   X   Y 
D1M2     765   6005  -5   0    5.085
         769   6005  -3  -2    6.174
         767   6005  -4  -1    5.844
         769   6005  -3  -1    5.702
                     -4   2    5.154
         767   6005  -3   2    5.337
                     -2   4    5.683
                      3   0    6.178
         769   6005  -3   2    5.128
         765   6005   1  -4    4.791

我執行以下操作：

sm = s.groupby(level=(0,1,2)).median()
sigma = sm.std()
sms = sm[sm - sm.median() < sigma/2]

現在短信看起來像：

BATCH    ITEM  SEQ 
D1M2     765   6005    4.938
         769   6005    5.428

現在我想只對與 sms 中的索引匹配的 series 進行切片。

所以我想要這片s （與sms的索引匹配）：

BATCH    ITEM  SEQ   X   Y 
D1M2     765   6005  -5   0    5.085
         769   6005  -3  -2    6.174
                     -3  -1    5.702
                     -4   2    5.154
                     -3   2    5.128
         765   6005   1  -4    4.791

Answer 1

僅當您的索引級別相同時才有可能，這不是這里的情況，因為在s中，您有['BATCH', 'ITEM', 'SEQ', 'X', 'Y']而在sms中，您只有['BATCH', 'ITEM', 'SEQ'] 。

您必須先刪除X和Y級別才能匹配索引：

# Statically
>>> s[s.index.droplevel(['X', 'Y']).isin(sms.index)]

# Dynamically
>>> s[s.index.droplevel(s.index.names.difference(sms.index.names)).isin(sms.index)]

# Output
BATCH  ITEM  SEQ   X   Y 
DIM2   765   6005  -5   0    5.085
       769   6005  -3  -2    6.174
                       -1    5.702
                   -4   2    5.154
                   -3   2    5.128
       765   6005   1  -4    4.791
dtype: float64