2016-01-13 23 views
5

dizesinde varsa, documentation'dan alınan aşağıdaki gibi görünen bir çoklu indeksli pandalar veri çerçevem ​​var diyelim.MultiIndex ile Pandalar veri çerçevesi: dize

import numpy as np 
import pandas as pd 

arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']), 
      np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])] 

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays) 

şöyle hangisi:

   0   1   2   3 
bar one -0.096648 -0.080298 0.859359 -0.030288 
    two 0.043107 -0.431791 1.923893 -1.544845 
baz one 0.639951 -0.008833 -0.227000 0.042315 
    two 0.705281 0.446257 -1.108522 0.471676 
foo one -0.579483 -2.261138 -0.826789 1.543524 
    two -0.358526 1.416211 1.589617 0.284130 
qux one 0.498149 -0.296404 0.127512 -0.224526 
    two -0.286687 -0.040473 1.443701 1.025008 

Şimdi sadece "ne" MultiIndex ikinci seviyede bulunan satırları istiyorum.

(Kısmen) bulunan dizeler için MultiIndex'i dilimlemenin herhangi bir yolu var mı?

Sen gibi bir maske uygulayabilirsiniz

cevap

8

: döndüren

df = df.iloc[df.index.get_level_values(1).str.contains('ne')] 

:

bar one -0.143200 0.523617 0.376458 -2.091154 
baz one -0.198220 1.234587 -0.232862 -0.510039 
foo one -0.426127 0.594426 0.457331 -0.459682 
qux one -0.875160 -0.157073 -0.540459 -1.792235 

DÜZENLEME:

df = df.iloc[(df.index.get_level_values(0).str.contains('ba')) | (df.index.get_level_values(1).str.contains('ne'))] 
: Aynı zamanda, örneğin çoklu düzeylerde mantıksal maske, olası uyguluyor

döndürür:

bar one 0.620279 1.525277 0.379649 -0.032608 
    two 0.465240 -0.190038 0.795730 1.720368 
baz one 0.986828 -0.080394 -0.303319 0.747483 
    two 0.487534 1.597006 0.114551 0.299502 
foo one -0.085700 0.112433 0.704043 0.264280 
qux one -0.291758 -1.071669 0.794354 -1.805530 
+0

Maskeyi iki seviyeye uygulamak da mümkün mü? Ben zaten denedim df = df.iloc [df.index.get_level_values ​​(0) .str.contains ('ba'), df.index.get_level_values ​​(1) .str.contains ('ne')] ama bu çalışmıyor. –

+0

Sanırım bir boolean maskesi gibi df = df.iloc [(df.index.get_level_values ​​(0) .str.contains ('ba')) | (Df.index.get_level_values ​​(1) .str.contains ('ne'))] '. VEYA VE İhtiyacınız olan şeye bağlıdır. –

İlgili konular