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次のデータフレームを検討する

In [136]:
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,2,2],'B':[1,2,1,2],'C':np.arange(10,30,5)}).set_index(['A','B'])
df
Out[136]:
      C
A B    
1 1  10
  2  15
2 1  20
  2  25

In [130]:
vals = pd.DataFrame({'A':[1,2],'values':[True,False]}).set_index('A')
vals
Out[130]:
  values
A       
1   True
2  False

dfの対応するTrue値を持つ の行のみを選択するにはどうすればよいvalsですか?

両方のフレームでreset_index、それらをマージ/結合し、必要に応じてスライスできるようになりましたが、(マルチ) インデックスを使用してそれを行うにはどうすればよいですか?

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ブール値のインデックス作成...

In [65]: df[pd.Series(df.index.get_level_values('A')).isin(vals[vals['values']].index)]
Out[65]: 
      C
A B    
1 1  10
  2  15

マルチインデックスで xs を使用できることに注意してください。

In [66]: df.xs(1)
Out[66]: 
    C
B    
1  10
2  15
于 2012-11-13T09:32:59.853 に答える