python - una - marco de datos pandas seleccionar columnas en multiindex

seleccionar una fila de un dataframe pandas

Question

Tengo el siguiente pd.DataFrame:

Name    0                       1                      ...
Col     A           B           A            B         ...
0       0.409511    -0.537108   -0.355529    0.212134  ...
1       -0.332276   -1.087013    0.083684    0.529002  ...
2       1.138159    -0.327212    0.570834    2.337718  ...

Tiene columnas MultiIndex con names=[''Name'', ''Col''] y niveles jerárquicos. La etiqueta de Name va de 0 a n, y para cada etiqueta, hay dos columnas A y B

Me gustaría subseleccionar todas las columnas A (o B ) de este DataFrame.

Answer 1

Existe un método get_level_values que puede usar junto con la indexación booleana para obtener el resultado deseado.

In [13]:

df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4)))
df.columns = pd.MultiIndex.from_product([[1,2],[''A'',''B'']])
print df
          1                   2          
          A         B         A         B
0  0.543980  0.628078  0.756941  0.698824
1  0.633005  0.089604  0.198510  0.783556
2  0.662391  0.541182  0.544060  0.059381
3  0.841242  0.634603  0.815334  0.848120
In [14]:

print df.iloc[:, df.columns.get_level_values(1)==''A'']
          1         2
          A         A
0  0.543980  0.756941
1  0.633005  0.198510
2  0.662391  0.544060
3  0.841242  0.815334

Answer 2

Método 1:

df.xs(''A'', level=''Col'', axis=1)

Para más información, consulte http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html#cross-section

Método 2:

df.loc[:, (slice(None), ''A'')]

Advertencia: este método requiere que las etiquetas estén ordenadas. Para más información, consulte http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html#the-need-for-sortedness-with-multiindex

Answer 3

También puede intercambiar los índices de columna y luego seleccionar, por ejemplo ...

df = df.swaplevel(0,1,axis =1)
A = df[''A'']
B = df[''B'']