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注：私がこの質問をしたので、.ixまだ存在しますが、多かれ少なかれ.loc、ラベルベースのインデックス作成と.iloc位置インデックス作成のために置き換えられました。

ixDataFrames のメソッドのドキュメントを読んだ後、MultiIndexed DataFrame (インデックスの選択列を指定) での次の動作に少し混乱しています。

In [57]: metals
Out[57]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
MultiIndex: 24245 entries, (u'BI', u'Arsenic, Dissolved', -2083768576.0, 1.0) 
                        to (u'WC', u'Zinc, Total',         1661183104.0, 114.0)
Data columns:
Inflow_val      20648  non-null values
Outflow_val     20590  non-null values
Inflow_qual     20648  non-null values
Outflow_qual    20590  non-null values
dtypes: float64(2), object(2)

In [58]: metals.ix['BI'].shape  # first column in the index, ok
Out[58]: (3368, 4)

In [59]: metals.ix['BI', :, :, :].shape  # first + other columns, ok
Out[59]: (3368, 4)

In [60]: metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved'].shape # first two cols
Out[60]: (225, 4)

In [61]: metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved', :, :].shape # first two + all others
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-62-1fb577ec32fa> in <module>()
----> 1 metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved', :, :].shape                              
# traceback spaghetti snipped
KeyError: 'no item named Arsenic, Dissolved'

In [62]: metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved', :, 1.0].shape # also fails

In [61]で達成しようとしていたことが で可能であることに気付くのに長い時間がかかりましたIn [60]。ixメソッドがこのように動作するのはなぜですか? 私が実際に取得しようとしているのは、 のシナリオIn [62]です。

私の推測では、インデックス階層を再定義する必要があると思いますが、もっと簡単な方法があるかどうか知りたいです。

ありがとう。

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MultiIndex レベル値に基づいて行/列を選択する場合は、 '. xs()'メソッドを使用することをお勧めします。複合 (階層) インデックスを使用して Pandas データフレームから行を選択するも参照してください。

この例では、次を使用できます。

#short hand:
metals.xs('BI', level=0).xs('Arsenic, Dissolved', level=0).xs(1, level=1)

# more verbose
metals.xs('BI', level='bmp_category').xs('Arsenic, Dissolved', level='parameter').xs(1, level='storm')

# two chained `ix` calls:
metals.ix['BI', 'Arsenic, Dissolved'].ix[:, 1]
于 2012-08-21T12:18:26.090 に答える