在从多指标

特定级别选择数据我有以下的熊猫数据框用多指标（Z，A）：在从多指标

   H1  H2 
    Z A 
0 100 200 0.3112 -0.4197 
1 100 201 0.2967 0.4893  
2 100 202 0.3084 -0.4873 
3 100 203 0.3069 NaN   
4 101 203 -0.4956 NaN

问：我如何选择与A = 203的所有项目？我试过df[:,'A']但它不起作用。然后我发现this联机文档中，所以我尝试：
df.xs(203,level='A')
但我得到：
“TypeError: xs() got an unexpected keyword argument 'level'”
我也没有看到在安装文档（df.xs?）这个参数：
“参数---- ------ key：object一些包含在索引中的标签，或者部分包含在MultiIndex轴中：int，default 0用于检索副本上的横截面的轴：布尔值，默认为True是否复制数据“
注：我有开发版本。我发现this thread。他们建议是这样的：

df.select(lambda x: x[1]==200, axis=0)

我还是想知道与水平参数，或者什么是在当前版本的推荐方法df.xs发生了什么事。

来源

2012-04-16 elyase

哪个版本您使用的？显然'level'是在[version 0.7.0']处添加的（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/whatsnew.html#v-0-7-0-february-9-2012）。 – Avaris 2012-04-16 13:44:34

很明显，这就是问题所在，我在0.6.1上，我是从git安装的，但是我仍然在0.6.1上，谢谢，我应该关闭这个问题，如果是的话，怎么办？ – elyase 2012-04-16 14:01:12

你可以用问题的原因和替代解决方案写出答案并接受它。 – Avaris 2012-04-16 14:05:10

问题就出在我的假设（不正确的），我是在开发的版本，而在现实中我有1.6.1，可以检查与当前安装的版本：在当前版本df.xs()

import pandas 
print pandas.__version__

与水平参数工作正常。

来源

2012-04-16 21:47:06 elyase

不是直接这个问题的答案，但如果你要选择一个以上的价值，你可以使用“切片（）”标记：

import numpy 
from pandas import MultiIndex, Series 

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], 
       ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']] 
tuples = list(zip(*arrays)) 
index = MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) 
s = Series(numpy.random.randn(8), index=index) 

In [10]: s 
Out[10]: 
first second 
bar one  0.181621 
     two  1.016225 
baz one  0.716589 
     two  -0.353731 
foo one  -0.326301 
     two  1.009143 
qux one  0.098225 
     two  -1.087523 
dtype: float64 

In [11]: s.loc[slice(None)] 
Out[11]: 
first second 
bar one  0.181621 
     two  1.016225 
baz one  0.716589 
     two  -0.353731 
foo one  -0.326301 
     two  1.009143 
qux one  0.098225 
     two  -1.087523 
dtype: float64 

In [12]: s.loc[slice(None), "one"] 
Out[12]: 
first 
bar  0.181621 
baz  0.716589 
foo  -0.326301 
qux  0.098225 
dtype: float64 

In [13]: s.loc["bar", slice(None)] 
Out[13]: 
first second 
bar one  0.181621 
     two  1.016225 
dtype: float64

来源

2014-12-13 00:02:21 rogueleaderr

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