一种比“查询”更方便的方法来选择MultiIndexed行，通过索引级别的名称指定部分标签？

这种比“查询”更方便的方法是使用MultiIndex的.loc属性来选择行。通过.loc属性，可以通过指定每个索引级别的名称和对应的标签来选择MultiIndexed行。

MultiIndex是Pandas库中的一个重要特性，它允许在一个DataFrame中使用多个层级的索引，以便更灵活地组织和查询数据。在使用MultiIndex时，可以通过.loc属性来进行高级的索引和切片操作。

例如，假设有一个具有两个层级索引的DataFrame df，其中第一个索引级别为'A'和'B'，第二个索引级别为'X'和'Y'，可以使用.loc属性来选择'A'为1且'B'为'X'的行：

df.loc[(1, 'X')]

此外，.loc属性还支持使用切片来选择一定范围内的行。例如，选择'A'为1到3的行可以使用以下代码：

df.loc[(1, slice(None))]

在Pandas中，MultiIndex的应用场景非常广泛。它常用于处理多维度的数据，如时间序列数据、层级化数据等。通过使用MultiIndex，可以方便地进行透视表操作、分组统计、数据聚合等分析任务。

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