简单的pandas MultiIndex切片
pandas是一个强大的数据分析和处理工具，而MultiIndex则是pandas中用于处理多级索引的功能。MultiIndex可以在DataFrame或Series的行或列上创建多级索引，使得数据可以按照多个维度进行切片和分析。
MultiIndex切片是指根据多级索引的某个或某些层级进行数据的筛选和提取。下面是一些关于pandas MultiIndex切片的详细信息：
概念：
MultiIndex切片是指在pandas中使用多级索引进行数据筛选和提取的操作。多级索引是指在DataFrame或Series的行或列上创建的具有多个层级的索引。
分类：
MultiIndex切片可以分为两种类型：基于行的切片和基于列的切片。基于行的切片是指根据多级索引的行进行数据的筛选和提取，而基于列的切片是指根据多级索引的列进行数据的筛选和提取。
优势：
使用MultiIndex切片可以方便地对多维数据进行筛选和分析，提高数据处理的效率和准确性。通过指定多级索引的层级，可以灵活地选择需要的数据，避免了手动编写复杂的条件语句。
应用场景：
MultiIndex切片在处理具有多个维度的数据时非常有用。例如，在处理金融数据中，可以使用MultiIndex切片按照不同的时间段、不同的股票代码等进行数据的筛选和提取。
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"w3" , "zz1" , "zz2" , "zz3" ]df_1.set_index(["alpha", "beta"], inplace=True)
也就是说，beta为3或5的每一行。我已经多次阅读了pandas文档，但找不到这样做的方法。我认为最接近的答案是：
df_1.xs((3,5), level="be
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带有MultiIndex潘达斯面板的切片函数PanelData.major_xs('A')如果我将MultiIndexPanel切片，结果将是一个Pan
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我有一个DataFrameimport numpy as np
columns = pd.MultiIndex.from_product([["X", "Y"], ["XX", "YY"]])
df = pd.Dat
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我经常引用数据帧特定级别的值作为我应该做什么的指南。在本例中，我使用pd.IndexSlice对数据帧进行切片，并引用结果数据帧的索引。问题是，结果数据帧的索引与原始索引相同。我需要它是原始索引的一个子集，它尊重我所做的切片。设置 """row
浏览 1提问于2016-06-15得票数 0
我有一个Pandas Dataframe，行索引器中有MultiIndex，如下所示：此数据格式是groupby操作的结果，然后从3级MultiIndex.I中切片，希望保留“date”行索引器，但将行索引器的“SlabType”级别转换为列索引器，其不可用值为NaN。这就是我想要讲的：要做到这一点，我需要做些什么？此外，如果问题的标题可以改进，请建议如此。
浏览 1提问于2018-06-12得票数 2
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我用perl做了很多数据分析，我正在尝试用python复制这项工作，使用pandas、numpy、matplotlib等。到目前为止，我遇到的每个pandas数据结构示例都是精心设计的，整个结构(索引和值)都是在一个命令中手动分配的，然后通过操作来演示数据结构的所有功能。(zipped, names=['volume', 'beta', 'montecarlo_time, smearing_time'])
NameError:
浏览 2提问于2012-11-13得票数 2
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给定一个具有多索引列的DataFrame import pandas as pddogs = [("for lli in ["Three", "Four", "Five"]]
df = pd.DataFrame(index=["Blue", "Green", "Red"],
浏览 15提问于2020-03-18得票数 1
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我无法从数据数据的层次索引中找出这种奇怪的行为。简而言之，我想做的非常简单；我试图弄清楚元组是否在我的dataframe的索引中。)],['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]index = pd.<
浏览 1提问于2014-07-10得票数 1
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我正在尝试将具有多个索引的数据帧的切片设置为与索引值相匹配的系列的值。但实际上整个切片都是用NaN填充的。考虑以下数据帧和系列： import pandas as pdmulti_index = pd.MultiIndex.from_product1b a 3 c 5
浏览 15提问于2021-08-30得票数 0
2回答
=pd.MultiIndex.from_tuples( ['A','B','C'], y 11 y 13 y 15 y 17
简单切片':‘时，使用正确的方法。)<em
浏览 2提问于2018-12-20得票数 3
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在多索引dataframe上调用dropna后，索引中的级别元数据似乎没有更新。这是一个bug吗？ 0 1MultiIndex: print df_multi.index.levels
[Int64Index
浏览 4提问于2013-02-28得票数 3
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我正在寻找切片的Pandas数据帧与多索引的一些索引级别的值的列表。import pandas as pd & (df.index.get_level_values(1) == 0
浏览 27提问于2021-03-30得票数 0
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多索引数据分割
、、、、
我有一个"pandas.MultiIndex.from_product“数据框架，我想从中切片一些数据。对于这些切片，我知道(多)索引。已知的索引不一定存在于数据帧中，它对于开始索引(b1)可能较低，对于结束索引(b2)则可能更高，请参见代码slice1。
ind = pd.MultiIndex.from_product([range(3), range(3
浏览 1提问于2022-11-03得票数 0
使用pandas文档找到的示例，下面的索引非常有效，其结果是一个pd.Seriestuples = [(1, 'red'), (1, 'blue'),(2, 'red'), (2, 'blue')]asdf= pd.Dat
浏览 2提问于2020-08-04得票数 1
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我正在分析足底压力，每个读数是一个52x44矩阵，完全捕获是这些二维读数的时间序列。我对探索Pandas的功能很感兴趣，但是我想知道什么是合适的列名和结构。如果我使用N作为Pandas DataFrame的索引，我将使用什么作为数
浏览 1提问于2016-11-02得票数 0
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我有一个包含列多索引的数据帧，我需要对它进行切片，并在切片之间执行数学运算。one', 'one', 'two', 'two', 'three', 'three'],['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar']]))
index = pd.MultiIndex</em
浏览 8提问于2019-03-06得票数 5
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一个类似于的问题，在的特殊情况下。从help(df.loc)复制的样本数据tuples = [ ('sidewinder', 'mark i'), ('sidewinder', 'mark ii'),
('viper
浏览 5提问于2022-02-14得票数 2
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我正在尝试根据列名而不是索引来对多索引中的数据进行有条件的切片。例如，我有以下MultiIndex数据帧： TIME VALUE TIME VALUE TIME VALUE如果时间大于3，我想选择所有数据。我也尝试过使用loc，但似乎从来没有找到一种方法来获得我想要的</em
浏览 0提问于2020-09-17得票数 4
在pandas.MultiIndex对象中索引并保留级别名的最简单语法是什么？方括号操作符[]生成级别名称被删除的元组。我正在寻找一种最干净的方式来编写下面代码中的最后一行(理想情况下类似于index.iloc[0])。import pandas as pd
index = pd.MultiIndex.from_product([[2013, 2014], [1, 2]],([index[0]],names=index.names)
浏览 3提问于2022-09-22得票数 0
我使用尝试在我的数据文件上做一个类似的片段。但是它似乎不起作用，因为我的行索引是一个TimeSeries。我不知道该如何重新表述这段话才能奏效。我使用的df只有一个TimeSeries索引，并且列是一个两级MultiIndex。对于任意行，我试图返回由每个主要列的"px“子列组成的一系列内容。
useIndex = sdf.index[0]sdf.iloc[useIndex]T
浏览 4提问于2015-10-14得票数 0
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