pandas - 多索引切片未按预期调整索引值
pandas - slice of multiindex not adjusting index values as expected
在 Pandas 中，我试图过滤掉数据框中具有特定日期（设置为多索引的第一级）的行。
过滤后，我想检查第一级的最后一个索引值是否与我的最新日期匹配。但是，我无法获得 Pandas 到 return 的正确值。
举个例子可能会有帮助。我首先使用 multiindex 创建原始 df：
index = pd.date_range('2016-01-01', freq='B', periods=10), ["AAPL", "GOOG"]
df = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product(index))
print df
然后我过滤掉具体日期：
start, end = df.index.levels[0][1], df.index.levels[0][-4]
print start, end
现在，我创建过滤后的 df，仅包括从开始到结束的日期：
df2 = df.loc[start:end]
df2
这看起来不错，符合预期。 “01/12/2016”是我的最后索引日期。
然后，当我检查第一级 (0) 的最后一个索引值时，它 return 是“01/14/16”而不是我选择的结束日期（“01/12/2016”） .
print df2.index.levels[0][-1]
如何从 df2 获取最后日期？
我是不是遗漏了什么或者这是一个错误？
看看df2.index，不是你想的那样。它包含重建多索引所需的信息，仅此而已。
如果要访问索引值，请使用 get_level_values:
df2.index.get_level_values(0)
那么 df2.index.get_level_values(0)[-1] 应该 return 您所期望的。
您看到的行为的原因是切片 pandas.DataFrame 不会切片索引，这是故意的。要获得您想要的行为，您可以使用 remove_unused_levels() 函数，该函数在 Pandas 0.20.0:
中新引入
# Update index to remove values that are not used
df2.index = df2.index.remove_unused_levels()
执行此操作后，以下两行将提供相同的输出：
# Print the last value in index
print df2.index.levels[0][-1]
# Print the last value in the slice
print end
为了进一步解释，df2.index.levels[0] 为您提供了实际使用的不同索引值。正如 IanS 指出的那样，如果您想要实际使用的索引部分（而不是不同的值），那么您可以使用 df2.index.get_level_values(0)。在上面的示例中，这将给每个日期两次，因为每个日期分别用于 'AAPL' 和 'GOOG' 一次。取其中任何一个的最终值（通过-1）给出相同的值。
在 Pandas 中，我试图过滤掉数据框中具有特定日期（设置为多索引的第一级）的行。
过滤后，我想检查第一级的最后一个索引值是否与我的最新日期匹配。但是，我无法获得 Pandas 到 return 的正确值。
举个例子可能会有帮助。我首先使用 multiindex 创建原始 df：
index = pd.date_range('2016-01-01', freq='B', periods=10), ["AAPL", "GOOG"]
df = pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product(index))
print df
然后我过滤掉具体日期：
start, end = df.index.levels[0][1], df.index.levels[0][-4]
print start, end
现在，我创建过滤后的 df，仅包括从开始到结束的日期：
df2 = df.loc[start:end]
df2
这看起来不错，符合预期。 “01/12/2016”是我的最后索引日期。
然后，当我检查第一级 (0) 的最后一个索引值时，它 return 是“01/14/16”而不是我选择的结束日期（“01/12/2016”） .
print df2.index.levels[0][-1]
如何从 df2 获取最后日期？ 我是不是遗漏了什么或者这是一个错误？
看看df2.index，不是你想的那样。它包含重建多索引所需的信息，仅此而已。
如果要访问索引值，请使用 get_level_values:
df2.index.get_level_values(0)
那么 df2.index.get_level_values(0)[-1] 应该 return 您所期望的。
您看到的行为的原因是切片 pandas.DataFrame 不会切片索引，这是故意的。要获得您想要的行为，您可以使用 remove_unused_levels() 函数，该函数在 Pandas 0.20.0:
中新引入# Update index to remove values that are not used
df2.index = df2.index.remove_unused_levels()
执行此操作后，以下两行将提供相同的输出：
# Print the last value in index
print df2.index.levels[0][-1]
# Print the last value in the slice
print end
为了进一步解释，df2.index.levels[0] 为您提供了实际使用的不同索引值。正如 IanS 指出的那样，如果您想要实际使用的索引部分（而不是不同的值），那么您可以使用 df2.index.get_level_values(0)。在上面的示例中，这将给每个日期两次，因为每个日期分别用于 'AAPL' 和 'GOOG' 一次。取其中任何一个的最终值（通过-1）给出相同的值。