大熊貓多指標數據框中刪除行

我Multiiindex DF如下：大熊貓多指標數據框中刪除行

tuples = list(zip(*[['a', 'a', 'b', 'b'], ['c', 'd', 'c', 'd']])) 
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['i1', 'i2']) 
df = pd.DataFrame([5, 6, 7, 8], index=index[:4], columns=['col']) 

     col 
i1 i2  
a c  5 
    d  6 
b c  7 
    d  8

想繼續行其索引（0級）是

idx_to_keep = ['a']

應該是一個簡單的任務，但我想不出比

idx_to_drop = np.setdiff1d(pd.unique(df.index.levels[0]), idx_to_keep) 
df.drop(idx_to_drop, inplace = True) 

     col 
i1 i2  
a c  5 
    d  6

我可以做的更好的其他方式？

來源

2017-07-26 James Kang

的[選擇從一個數據幀的多鍵的橫截面]可能的複製（https://stackoverflow.com/questions/15463729/select-a-multiple-key-cro SS-部分從 - 一個非數據幀） – FLab

一種方法是使用index方法get_level_values()：

df 
     col 
i1 i2  
a c  5 
    d  6 
b c  7 
    d  8 

df[df.index.get_level_values(0).isin(idx_to_keep)] 
     col 
i1 i2  
a c  5 
    d  6

來源

2017-07-26 17:42:44

發現一個清潔的解決方案，採用 '級' 參數： DF = DF [df.index.isin（idx_to_keep，級別= 0）] –

您正在尋找.xs：

df.xs('a', axis=0, level=0, drop_level=False)

其中給出：

 col 
i1 i2  
a c  5 
    d  6

來源

2017-07-26 17:42:12 FLab

此外，如果希望保留指數0級，可以指定'drop_level = FALSE' –

什麼，如果我想繼續不僅僅是「A」以上（保留兩個「A」和「B」例如）。 –

你可以使用loc：

df.loc[['a']]

所得輸出：

 col 
i1 i2  
a c  5 
    d  6

來源

2017-07-26 17:45:50 root

讓我們用slice

idx_to_keep = ['a'] 
df.loc[slice(*idx_to_keep,)]

輸出：

 col 
i1 i2  
a c  5 
    d  6

來源

2017-07-26 18:16:08

大熊貓多指標數據框中刪除行

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