使用 MultiIndex with Time 进行子集化

Question

我是 pandas 中 MultiIndex 的新手，但在某些情况下它会有所帮助。我有一个带有 MultiIndex（ON_SCENE 和 LAST）的 df，其结构如下：

                              ID                
ON_SCENE            LAST                                                    
2016-05-05 03:58:54 last1    1000            
2016-05-05 17:23:39 last1    1001             
2016-05-05 18:20:50 last1    1002             
2016-05-05 21:30:29 last2    1003           
2016-05-05 22:33:19 last2    1004  
2016-05-05 23:30:23 last3    1005
2016-05-06 00:08:34 last3    1006
2016-05-06 01:33:54 last3    1007

我想使用日期和姓氏对这些数据进行子集化：

df.loc[j.strftime('%Y-%m-%d'),Last_Name]

其中 j 是类型 datetime.date，Last_Name 是具有姓氏的 str。不幸的是，我不断收到 KeyError。我也试过：

    df[j.strftime('%Y-%m-%d')]
    df[Last_Name]

但是这些也给我一个KeyErrors。不确定我做错了什么？

Answer 1

In [103]: x.loc[('2016-05-05', 'last2'), :]
Out[103]:
                             ID
ON_SCENE            LAST
2016-05-05 21:30:29 last2  1003
2016-05-05 22:33:19 last2  1004

或使用pd.IndexSlice:

In [104]: idx = pd.IndexSlice

In [105]: x.loc[idx['2016-05-05':'2016-05-06', 'last3'], :]
Out[105]:
                             ID
ON_SCENE            LAST
2016-05-05 23:30:23 last3  1005
2016-05-06 00:08:34 last3  1006
2016-05-06 01:33:54 last3  1007

Pandas Documentation with examples

使用 MultiIndex with Time 进行子集化

Subsetting using MultiIndex with Time

python

datetime

multi-index

pandas

data-munging