pandas 数据框行多索引跳过一个

Question

在我的数据框中选择第一个和第三个子索引时，我无法跳过（包括所有）一个子索引：

我有一个数据框（测试），形式如下：

signal                     dat1      dat2      dat3
condition epoch time                               
A         0     -1100  1.001322  2.884899 -0.659933
                -1099  1.081918  3.389470 -0.413069
                -1098  1.168483  3.585312 -0.277902
                -1097  1.237908  3.439242 -0.299783
                -1096  1.263452  2.942262 -0.496889
A         1     -1100  1.001322  2.884899 -0.659933
                -1099  1.081918  3.389470 -0.413069
                -1098  1.168483  3.585312 -0.277902
                -1097  1.237908  3.439242 -0.299783
                -1096  1.263452  2.942262 -0.496889

我想提取条件和时间点，所以结果 table 看起来像：

signal                     dat1      dat2      dat3
condition epoch time                               
A         0     -1000  1.001322  2.884899 -0.659933
                 -999  1.081918  3.389470 -0.413069
                 -998  1.168483  3.585312 -0.277902
                 -997  1.237908  3.439242 -0.299783
                 -996  1.263452  2.942262 -0.496889
A         1     -1000  1.001322  2.884899 -0.659933
                 -999  1.081918  3.389470 -0.413069
                 -998  1.168483  3.585312 -0.277902
                 -997  1.237908  3.439242 -0.299783
                 -996  1.263452  2.942262 -0.496889

我是 pandas 的新人，我尝试了很多东西。

我认为解决方案是：

test.loc['A',:,[-1000:-50]]

如果我 select 时间点之间的间隔小于大约 50 个数据点，它实际上会起作用；然而，对于 more，第一个索引被忽略，它 returns 来自第一个索引（-1100）的所有值。这真的让我很奇怪。所以它看起来像这样（很好）：

In [284]: test.loc['A',:,-1000:-950].head()
Out[284]: 
signal                     dat1      dat2      dat3  
condition epoch time                                 
A         0     -1000  0.776851 -0.591070  0.435884 
                -999   0.908675 -1.042335  0.084967 
                -998   0.942239 -1.583269 -0.266314 
                -997   0.901392 -2.146548 -0.602187 
                -996   0.814778 -2.663253 -0.892899

但随后发生了这种情况：

test.loc['A',:,-1000:-900].head()
Out[285]: 
signal                     dat1      dat2      dat3  
condition epoch time                                 
A         0     -1100  1.001322  2.884899 -0.659933  
                -1099  1.081918  3.389470 -0.413069  
                -1098  1.168483  3.585312 -0.277902  
                -1097  1.237908  3.439242 -0.299783  
                -1096  1.263452  2.942262 -0.496889

我做错了什么，或者是否有其他简单/直观的索引（我尝试了一些 .ix、slice()，但 none 成功）到 select 所有时期但限制时间？

Answer 1

这个有效：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
idx = pd.IndexSlice
midx = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], [0, 1], range(-1000, 0)])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4000, 3), columns=['dat1', 'dat2', 'dat3'], index=midx)
df.sort_index(inplace=True)

>>> df.loc[idx['A', :, -1000:-950], :].head()
               dat1      dat2      dat3
A 0 -1000  1.764052  0.400157  0.978738
    -999   2.240893  1.867558 -0.977278
    -998   0.950088 -0.151357 -0.103219
    -997   0.410599  0.144044  1.454274
    -996   0.761038  0.121675  0.443863

重现此问题（可能是错误）。注意在第二个头数据帧中时间如何从 -1100 开始，尽管切片从 -1000 开始：

np.random.seed(0) 
midx = pd.MultiIndex.from_product([['CS'], range(20), range(-1100, 6000)]) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(7100*20, 3), columns=['dat1', 'dat2', 'dat3'], index=midx)

>>> df.loc[idx['CS', :, -1000:-950], :].head()
                dat1      dat2      dat3
CS 0 -1000 -1.306527  1.658131 -0.118164
     -999  -0.680178  0.666383 -0.460720
     -998  -1.334258 -1.346718  0.693773
     -997  -0.159573 -0.133702  1.077744
     -996  -1.126826 -0.730678 -0.384880

>>> df.loc[idx['CS', :, -1000:-50], :].head()
                dat1      dat2      dat3
CS 0 -1100  1.764052  0.400157  0.978738  # <<< Index Level 2 should start at -1000
     -1099  2.240893  1.867558 -0.977278
     -1098  0.950088 -0.151357 -0.103219
     -1097  0.410599  0.144044  1.454274
     -1096  0.761038  0.121675  0.443863

这是使用 Python 3.5.1 |Continuum Analytics, Inc.| （默认值，2015 年 12 月 7 日，11:24:55）和 Pandas 0.18.0.

Answer 2

由错误引起；更新过去 this 修复或 pandas 0.18.2

pandas 数据框行多索引跳过一个

pandas dataframe row multiindex skip one

python

pandas

multi-index