过滤多索引数据集（python/pandas）

Posted 2023-03-12

【中文标题】过滤多索引数据集（python/pandas）

【英文标题】：Filter a multi-index dataset (python/pandas)

【发布时间】：2021-12-10 15:00:53

【问题描述】：

我从数据集构建了一个数据透视表。 现在我想过滤数据集。 我只想保留第 21 列中的设置值与 22 中的设置值不同的行。如何使用多个索引来做到这一点？

resultaat.columns

结果：

MultiIndex([(  'SetValue', 21),
        (  'SetValue', 22)],
       names=[None, 'EquipmentID'])

【问题讨论】：

具有预期样本输出的样本 DataFrame 比仅列更有帮助。

【参考方案1】：

对MultiIndex 中的选择值使用元组，对不相等使用cpmpare 并在boolean indexing 中进行过滤：

df1 = df[df[('SetValue', 21)].ne(df[('SetValue', 22)])]

如果将values参数添加到pivot：

df = df.pivot(index=..., columns=..., values='SetValue')

df1 = df[df[21].ne(df[22])]