获取多索引列值

Question

假设我们有一个 DataFrame df 和 N 行：

| multiple-index |  | ordinary columns |
I_A, I_B, I_C, I_D,  C_A, C_B, C_C, C_D

我们如何提取 I_B 索引列的所有 N 值？ df.index 为我们提供了 I_A...I_D 的所有组合，但这不是我们需要的.当然，我们可以迭代它，但它会降低生产力，是否有更简单、更直接的方法？

感谢您的宝贵时间。

更新

例如，我们有 df 生成者：

data = {
    "animal": ["cat", "dog", "parrot", "hamster"],
    "size":   ["big", "big", "small", "small"],
    "feet":   [4, 4, 2, 4]
}

multi = pd.DataFrame(data)

multi.set_index(["size", "feet"], inplace = True)

这是：

              animal
 size feet |
  big    4 |     cat
  big    4 |     dog
small    2 |  parrot
small    4 | hamster

其索引为：

MultiIndex([(  'big', 4),
            (  'big', 4),
            ('small', 2),
            ('small', 4)],
           names=['size', 'feet'])

我们希望从中获得所有尺寸：

['big', 'big', 'small', 'small']

我们该怎么做？

Answer 1

我想你在找 MultiIndex.get_level_values:

multi.index.get_level_values('size')

输出：Index(['big', 'big', 'small', 'small'], dtype='object', name='size')

或如列表：

multi.index.get_level_values('size').to_list()

输出：['big', 'big', 'small', 'small']

获取多索引列值

Get a multiple-index column values

indexing

pandas