고급 단면

Question

I 다음 dataframe 있습니다

lb = [('A','a',1), ('A','a',2), ('A','a',3), ('A','b',1), ('A','b',2), ('A','b',3), ('B','a',1), ('B','a',2), ('B','a',3), ('B', 'b',1), ('B','b',2) ,('B','b',3)] 
col = pd.MultiIndex.from_tuples(lb, names=['first','second','third']) 
df = pd.DataFrame(randn(5,12), columns=col) 

first   A               B \ 
second   a        b        a 
third   1   2   3   1   2   3   1 
0  1.597958 2.054695 0.449745 -0.990393 0.780978 -0.590558 -0.691706 
1  -0.093841 -1.203769 1.779555 -0.299931 -0.411360 0.122852 -0.250156 
2  0.025183 0.514480 -0.420666 1.574669 0.962010 1.278237 -0.976286 
3  -1.028288 -0.506581 0.880370 1.513487 -0.066479 -0.100231 0.785042 
4  -1.635642 0.464074 -0.335941 -0.034194 0.412519 -0.672058 0.113886 

first              
second        b      
third   2   3   1   2   3 
0  1.954769 0.705860 -1.712058 1.015807 1.245232 
1  -2.037299 -0.120649 -0.114652 -0.686707 -0.993540 
2  0.918084 -0.892378 -0.741131 -2.547121 0.797637 
3  0.000077 2.123063 0.903571 1.972190 -1.179325 
4  -1.145241 -1.773182 0.407046 -0.301640 -0.173261 

내가 좋아하는 STH, 즉, 2, 3과 모든 열을 가져올를

df.xs([2,3], level='third', axis=1, drop_level=False) 

그러나 이 작동하지 않습니다. 어떻게해야합니까?

Answer 1

이 0.14.0의 새로운 기능입니다, 각각 whatsnew,879,192,822 참조3210. 이는 .xs의 필요성을 효과적으로 대체합니다.

In [8]: idx = pd.IndexSlice 

In [9]: df.loc[:,idx[:,:,[2,3]]] 
Out[9]: 
first   A          B        
second   a     b     a     b   
third   2   3   2   3   2   3   2   3 
0  1.770120 -0.362269 -0.804352 1.549652 0.069858 -0.274113 0.570410 -0.460956 
1  -0.982169 2.044497 0.571353 0.310634 -1.865966 -0.862613 0.124413 0.645419 
2  -1.412519 0.168448 0.081467 -0.220464 1.033748 1.561429 0.094363 0.254768 
3  -0.653458 -0.978661 0.158708 -0.818675 -1.122577 0.026941 2.678548 0.864817 
4  -0.555179 -0.155564 1.148956 1.438523 -1.254660 0.609254 -0.970612 1.519028 

이것은 빼는 것이 중요하지 않습니다.

[107]: df = pd.DataFrame(np.arange(5*12).reshape(-1,12), columns=col) 

In [108]: df 
Out[108]: 
first A      B      
second a   b   a   b   
third 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 
0  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 
1  12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 
2  24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 
3  36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 
4  48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 

는 팬더 (모든 서로 다른 인덱스를 subtracing 후) 은 그래서 당신은 수동으로 방송 할 필요는 우 측면을 정렬하고자합니다. https://github.com/pydata/pandas/issues/7475

In [109]: df.loc[:,idx[:,:[2,3]]] = df.loc[:,idx[:,:,[2,3]]]-np.tile(df.loc[:,idx[:,:,1]].values,2) 
Out[109]: 
first A   B   
second a  b  a  b 
third 2 3 2 3 2 3 2 3 
0  1 -1 -2 -4 7 5 4 2 
1  1 -1 -2 -4 7 5 4 2 
2  1 -1 -2 -4 7 5 4 2 
3  1 -1 -2 -4 7 5 4 2 
4  1 -1 -2 -4 7 5 4 2 

Answer 2

하나 이상의 키와 함께 xs 기능을 사용하면 안됩니다. 그것은 애호가 슬라이스가 존재하는 것이 될 수도 있지만 나는 가능한 한 간단하게 내 요구에 맞는 부분 multiindex 개체를 생성 할 것입니다 : 당신은 당신이 원하는 부분 데이터 프레임을 얻을이 열

cols = df.columns 
thirdlvl = cols.get_level_values('third') 

partialcols = [col for col, third in zip(cols, thirdlvl) if third in [2,3]] 

를 :

print df[partialcolumns] 

first   A          B        
second   a     b     a     b   
third   2   3   2   3   2   3   2   3 
0  1.103063 1.036151 -0.018996 1.436792 -0.956119 1.587688 2.262837 -1.059619 
1  0.950664 1.847895 -1.172043 0.752676 -0.091956 -0.431509 -0.653317 -0.545843 
2  0.165655 -0.180710 -1.844222 -0.836338 1.687806 -0.469707 -0.374222 0.132809 
3  -0.275194 0.141292 1.021046 -0.010747 1.725614 0.530589 0.106327 0.138661 
4  0.371840 0.455063 -2.643567 0.406322 -0.717277 0.667969 0.660701 -1.324643 

편집 : 코드의 간단한 조각 아래도 바로 열을 찾을 수 있습니다, 물론이

partialcols = [col for col in cols if col[2] in [2,3]]