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MultiIndex列を使用してDataFrameを作成する場合、のような構文を使用して行を選択/フィルタリングすることはできないようdf[df["AA"]>0.0]です。例えば：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = np.asarray(pd.date_range('1/1/2000', periods=8))
_metaInfo = pd.MultiIndex.from_tuples([('AA', '[m]'), ('BB', '[m]'), ('CC', '[s]'), ('DD', '[s]')], names=['parameter','unit'])

df = pd.DataFrame(randn(8, 4), index=dates, columns=_metaInfo)
print df[df['AA']>0.0]

df ["AA"]> 0.0の結果は、時系列でインデックス付けされたDataFrameです。これはおそらくクラッシュを引き起こします。

行のインデックスとして同じmetaInfoを使用する場合、状況は異なります。

df1 = pandas.DataFrame(np.random.randn(4, 6), index=_metaInfo)
print df1[df1["AA"]>0.0]

生成：

[ 1.13268106 -0.06887761  0.68535054  2.49431163 -0.29349413  0.34772553]

これは、行AAのゼロより大きい要素です。これにより、行AAの値のみが提供され、DataFrameの他の列の値は提供されません。

回避策はありますか？してはいけないことをしようとしていますか？

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「AA」列のみを選択して、df全体のフィルターとして使用できます。

好き：

df[df[('AA','[m]')]>0.0]

parameter         AA        BB        CC        DD
unit             [m]       [m]       [s]       [s]
2000-01-01  0.600748 -1.163793 -0.982248 -0.397988
2000-01-03  1.045428  0.365353  0.049152  1.902942
2000-01-06  0.891202  0.021921  1.215515 -1.624741
2000-01-08  0.999217 -1.110213  0.257718 -0.096018
于 2012-11-27T10:08:09.503 に答える