在pandas多重索引multiIndex中选定指定索引的行方法

在pandas多重索引MultiIndex中选定指定索引的行有多种方法，下面分别进行详细讲解。

方法一：用tuple定位指定行

在多重索引中，每一维度的索引可以用tuple来表示，所以可以用tuple定位指定行。假设有一个多重索引如下所示：

>>> import pandas as pd

>>> index = pd.MultiIndex.from_tuples([(0, 'A'), (0, 'B'), (1, 'A'), (1, 'B')], names=['idx1', 'idx2'])
>>> df = pd.DataFrame({'col1': range(4)}, index=index)

>>> print(df)
           col1
idx1 idx2      
0    A        0
     B        1
1    A        2
     B        3

选取第二行的方法如下：

>>> selected_row = df.loc[(0, 'B'), :]

>>> print(selected_row)
col1    1
Name: (0, B), dtype: int64

方法二：用slice类型定位指定范围的行

还可以通过slice类型来选择指定范围的行。以前面的多重索引为例，下面的代码展示了如何选取idx1=1和idx2='B'的部分和idx1=0且idx2在'A'和'B'之间的那部分：

>>> selected_rows = df.loc[(slice(None), ['B']), :].append(df.loc[(0, slice('A', 'B')), :])

>>> print(selected_rows)
           col1
idx1 idx2      
0    A        0
     B        1
1    B        3

在这个例子中，slice(None)表示选取所有的idx1，['B']表示选取idx2等于B的所有行，slice('A', 'B')表示选取idx2的取值范围为A到B之间的所有行，在loc函数中，用:表示选择所有的列。最后使用append函数将两部分索引到的行合并起来。

以上是选定指定索引的行的两种方法，使用的时候需要根据具体场景灵活运用。