部分级别上的 pandas MultiIndex 交集
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【中文标题】部分级别上的 pandas MultiIndex 交集【英文标题】:pandas MultiIndex intersection on partial levels 【发布时间】:2022-01-04 09:14:03 【问题描述】:假设我有两个带有多索引的数据框,其中一个索引比另一个更深。现在我想从一个(更深的)数据框中只选择那些行,其中它们的部分索引包含在另一个数据框中。
示例输入:
df = pandas.DataFrame(
"A": ["a1", "a1", "a1", "a2", "a2", "a2"],
"B": ["b1", "b1", "b2", "b1", "b2", "b2"],
"C": ["c1", "c2", "c1", "c1", "c1", "c2"],
"V": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
).set_index(["A", "B", "C"])
df2 = pandas.DataFrame(
"A": ["a1", "a1", "a2", "a2"],
"B": ["b1", "b3", "b1", "b3"],
"X": [1, 2, 3, 4]
).set_index(["A", "B"])
视觉:
V
A B C
a1 b1 c1 1
c2 2
b2 c1 3
a2 b1 c1 4
b2 c1 5
c2 6
X
A B
a1 b1 1
b3 2
a2 b1 3
b3 4
期望的输出:
result = pandas.DataFrame(
"A": ["a1", "a1", "a2"],
"B": ["b1", "b1", "b1"],
"C": ["c1", "c2", "c1"],
"V": [1, 2, 4],
).set_index(["A", "B", "C"])
视觉:
V
A B C
a1 b1 c1 1
c2 2
a2 b1 c1 4
我试过了
df.loc[df2.index]
和 df.loc[df.index.intersection(df2.index)]
但这不起作用。
我想我可以做df.join(df2, how="inner")
然后删除所有添加的df2
列,但这很麻烦。或者有没有办法把df2
的列全部去掉?
我将不胜感激。
【问题讨论】:
【参考方案1】:一种选择是在两者共有的特定标签上使用isin
,并使用生成的布尔值来过滤df
:
df.loc[df.index.droplevel('C').isin(df2.index)]
V
A B C
a1 b1 c1 1
c2 2
a2 b1 c1 4
【讨论】:
以上是关于部分级别上的 pandas MultiIndex 交集的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
将多个键上的 pandas 数据帧映射为列或 multiIndex
在 Pandas 中将两个 MultiIndex 级别合并为一个
Pandas DataFrame - 如何检索 MultiIndex 级别的特定组合