用索引和MultiIndex对熊猫数据数据进行数据分割
用索引和MultiIndex对熊猫数据数据进行数据分割
提问于 2016-04-14 11:31:04
通过使用单个索引的dataframe，我可以执行以下操作：
df2 = DataFrame(data={'data': [1,2,3]},
index=Index([dt(2016,1,1),
dt(2016,1,2),
dt(2016,2,1)]))
>>> df2['2016-01 : '2016-01']
data
2016-01-01 1
2016-01-02 2
>>> df2['2016-01-01' : '2016-01-01']
data
2016-01-01 1日期时间切片工作时，你给它一个完整的一天(即2016-01-01)，它也工作，当你给它一个部分日期，如只是一年和月份(2016-01)。所有这些都很好，但是当您引入一个多索引时，它只适用于完整的日期。部分日期切片似乎不再有效。
df = DataFrame(data={'data': [1, 2, 3]},
index=MultiIndex.from_tuples([(dt(2016, 1, 1), 2),
(dt(2016, 1, 1), 3),
(dt(2016, 1, 2), 2)],
names=['date', 'val']))
>>> df['2016-01-01 : '2016-01-02']
data
date val
2016-01-01 2 1
3 2
2016-01-02 2 3好吧，没问题，但部分日期：
>>> df['2016-01' : '2016-01']
File "pandas/index.pyx", line 134, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:3824)
File "pandas/index.pyx", line 154, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:3704)
File "pandas/hashtable.pyx", line 686, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:12280)
File "pandas/hashtable.pyx", line 694, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:12231)
KeyError: '2016-01'(我缩短了追溯时间)。
知道这有可能吗？这是个虫子吗？有没有办法做我想做的事，而不用求助于这样的事情：
df.loc[(df.index.get_level_values('date') >= start_date) &
(df.index.get_level_values('date') <= end_date)]任何提示、评论、建议等都将不胜感激！我试过很多其他的东西，但都没有用！
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-04-14 11:57:56
横截面应起作用：
df.xs(slice('2016-01-01', '2016-01-01'), level='date')文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.xs.html
Stack Overflow用户
发布于 2017-07-23 22:14:25
使用熊猫IndexSlice的一个更混乱的语法。
idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx['2016-01-01':'2016-01-01', :], :]请记住，熊猫片是左右兼收并蓄的。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/36621778
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
