Python：使用多级索引[duplicate]对数据帧进行子集

Question

我正在尝试使用多级索引对数据帧进行子集。例如：

df = pd.DataFrame({'state': ['CA', 'WA', 'CO', 'AZ'] * 3,
                   'office_id': range(1, 7) * 2,
                   'sales': [np.random.randint(100000, 999999)
                             for _ in range(12)]})

df2=df.groupby(['state', 'office_id']).agg({'sales': 'sum'})

                  sales
state office_id        
AZ    2          839507
      4          373917
      6          347225
CA    1          798585
      3          890850
      5          454423
CO    1          819975
      3          202969
      5          614011
WA    2          163942
      4          369858
      6          959285

如您所见，df2包含带有state和office_id多级索引。对于df2，我想通过使用multindex find来对dataframe进行子集：

在历史上，我会将索引放在dataframe和列的子集中，但这样做效率不高。

谁能给我指出正确的方向吗？谢谢你！

Answer 1

使用基于索引的.get_level_values的索引，即示例

df2.loc[(df2.index.get_level_values(0)=='AZ')]
# Also you can specify the name i.e df2.loc[(df2.index.get_level_values('state')=='AZ')]
                 sales
state office_id        
AZ    2          469728
      4          398925
      6          704669

df2.loc[(df2.index.get_level_values(0)=='CA') & (df2.index.get_level_values(1)<4)]

                  sales
state office_id        
CA    1          105244
      3          116514