TLDR

df.loc[(level_1_indices_list, level_2_indices_list), :]

Das heißt, in diesem Fall:

df.loc[(['California','Texas'], ['2010']), :]

Unten finden Sie eine ausführlichere Version.

# import packages & set seed
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(42)

Erstellen Sie einen Beispieldatenrahmen

Verwenden von den Pandas-Dokumenten:

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

s = pd.Series(np.random.randn(8), index=arrays)

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

Das wird so aussehen:

Schneiden mit Multiindex

Mit df können Sie Folgendes tun:

df.loc[(['qux','foo'], 'one'), :]

Aus Gründen der Konsistenz der Notation können Sie [] für das zweite Element des Slice verwenden:

df.loc[(['qux','foo'], ['one']), :]

Was das gleiche Ergebnis ergibt.

Welches ist:

(Die Auswahl von 'one' entspricht der Auswahl von 2010 in Ihrem df. ['qux','foo'] sollte der Auswahl von ['California', 'Texas'] entsprechen. Basierend darauf Ich denke, Sie können die Schritte hier auf Ihre Daten anwenden.)

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