如何查询熊猫中的MultiIndex索引列值

Question

代码示例：

In [171]: A = np.array([1.1, 1.1, 3.3, 3.3, 5.5, 6.6])

In [172]: B = np.array([111, 222, 222, 333, 333, 777])

In [173]: C = randint(10, 99, 6)

In [174]: df = pd.DataFrame(zip(A, B, C), columns=['A', 'B', 'C'])

In [175]: df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

In [176]: df
Out[176]: 
          C
A   B      
1.1 111  20
    222  31
3.3 222  24
    333  65
5.5 333  22
6.6 777  74

现在，我要检索A值：
Q1 ：在[3.3，6.6]范围内-
预期的返回值：[3.3，5.5，6.6]或[3.3，3.3，5.5，6.6]（如果包括最后一个值），以及[3.3，5.5]
]或[3.3、3.3、5.5]（如果没有）。
Q2 ：在[2.0，4.0]范围内-预期返回值：[3.3]或[3.3，3.3]

与任何其他 MultiIndex 维度相同，例如B值：
Q3 ：在[111，500]范围内，具有重复项，作为范围内的数据行数-预期的返回值：[111，222，222，333，333]

更正式：

让我们假设T是具有A，B和C列的表。该表包括 n 行。表格单元格是数字，例如A double，B和C整数。让我们创建表T的 DataFrame
，将其命名为DF。让我们设置DF的A列和B列索引（不重复，即没有单独的A列和B列作为索引，而作为数据分开），即A和B，在这种情况下为
MultiIndex 。

问题：

1. 如何在索引上写查询，例如，以标签间隔[120.0，540.0]来查询索引A（或B）？标签120.0和540.0存在。我必须澄清一下，我只对索引列表感兴趣，以此作为对查询的响应！
2. 如果标签120.0和540.0不存在，但标签的值小于120，大于120和小于540或大于540，该怎么做？
3. 如果Q1和Q2的答案是唯一的索引值，则现在是相同的，但具有重复性，即索引范围内的数据行数。

在列不是索引的情况下，我知道上述问题的答案，但在索引的情况下，经过长时间的网络研究和对 熊猫
功能的实验，我没有成功。我现在看到的唯一方法（无需额外编程）是除索引外，还有重复的A和B作为数据列。

Answer 1

要通过 MultiIndex 值查询 df ，例如 （A > 1.7）和（B <666）：

In [536]: result_df = df.loc[(df.index.get_level_values('A') > 1.7) & (df.index.get_level_values('B') < 666)]

In [537]: result_df
Out[537]: 
          C
A   B      
3.3 222  43
    333  59
5.5 333  56

因此，如果仍然需要，例如获取 “ A” 索引值：

In [538]: result_df.index.get_level_values('A')
Out[538]: Index([3.3, 3.3, 5.5], dtype=object)

问题在于，在大数据帧中， 按索引 选择的性能比排序的常规行选择差10％。并且在重复的工作中，循环不断，延迟累积。参见示例：

In [558]: df = store.select(STORE_EXTENT_BURSTS_DF_KEY)

In [559]: len(df)
Out[559]: 12857

In [560]: df.sort(inplace=True)

In [561]: df_without_index = df.reset_index()

In [562]: %timeit df.loc[(df.index.get_level_values('END_TIME') > 358200) & (df.index.get_level_values('START_TIME') < 361680)]
1000 loops, best of 3: 562 µs per loop

In [563]: %timeit df_without_index[(df_without_index.END_TIME > 358200) & (df_without_index.START_TIME < 361680)]
1000 loops, best of 3: 507 µs per loop