大熊猫的.loc子集法考虑到数据帧，二multiindexes

Question

，在这里创建：

import pandas as pd 

data = { 
    "Event": ['Biathlon', 'Ski Jump', 'Slalom', 'Downhill'], 
    "Award": ['Gold', 'Bronze', 'Gold', 'Silver'], 
    "Points": ['100', '10', '100', '40'] 
} 
d = pd.DataFrame(data) 
di = d.set_index(["Award","Event"]) 

为什么这个不执行的问题

di.loc['Gold','Biathlon',:] 

而这

di.loc['Gold','Biathlon','Points'] 

加薪一个错误？

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UPDATE：2/29

在docs一些挖后，在我看来，

di.loc['Gold','Biathlon',:] 

是不是真的支持的语法可言，尽管出现在例如工作以上。在调查MultiIndexes时，在用户试图使用切片的情况下，我在DataFrames上遇到了带有多索引的note describing the importance of using the sort_index()。当我对di中的索引进行排序时，上面的语句现在会抛出一个错误。这表明我不支持以我在这里完成的方式使用三个选择参数。这是有道理的，因为它可以被模糊地解释。

例如

di_isorted = di.sort_index() 
di_isorted.loc['Gold','Biathlon',:] #now throws an error 

Answer 1

这是你的数据框，其中有一个多指标：

   Points 
Award Event   
Gold Biathlon 100 
Bronze Ski Jump  10 
Gold Slalom  100 
Silver Downhill  40 

当您在数据框中使用.loc，它通常是一个行，列的选择（即df.loc[row_indexer, column_indexer]）。因此，对于您的情况，您在索引中选择了'Gold'和'Biathlon'这一行，'：'表示所有列。

>>> di.loc['Gold','Biathlon', :] 
       Points 
Award Event   
Gold Biathlon 100 

请注意，如果您传递参数作为一个元组的结果将返回为一个系列：

>>> di.loc[('Gold','Biathlon'), :] 
Points 100 
Name: (Gold, Biathlon), dtype: object 

尝试使用.loc与你的语法（di.loc['Gold','Biathlon','Points']）导致一个错误，因为你只在您的MultiIndex中有两个级别，而您要求三个级别。

KeyError: 'Key length (3) exceeds index depth (2)'

当在数据帧用loc，一个参数将导致数据的在该索引点的横截面，从而返回一个系列。

# or di.loc['Gold', 'Biathlon'] 
>>> di.loc[('Gold', 'Biathlon')] 
Points 100 
Name: (Gold, Biathlon), dtype: object 

因此，使用行，列选择标准，根据您的选择标准，在数据框中指定单个单元格。

>>> di.loc[('Gold', 'Biathlon'), 'Points'] 
'100' 

这相当于获取数据at那个位置。

>>> di.at[('Gold', 'Biathlon'), 'Points'] 
'100' 

请参阅有关如何使用loc和Indexing and Selecting Data更多信息的文档。