[PYTHON] pandas : MultiIndex를 2 차 인덱스의 범위로 분할합니다.

pandas : MultiIndex를 2 차 인덱스의 범위로 분할합니다.

다음과 같이 MultiIndex가있는 시리즈가 있습니다.

import numpy as np
import pandas as pd

buckets = np.repeat(['a','b','c'], [3,5,1])
sequence = [0,1,5,0,1,2,4,50,0]

s = pd.Series(
    np.random.randn(len(sequence)), 
    index=pd.MultiIndex.from_tuples(zip(buckets, sequence))
)

# In [6]: s
# Out[6]: 
# a  0    -1.106047
#    1     1.665214
#    5     0.279190
# b  0     0.326364
#    1     0.900439
#    2    -0.653940
#    4     0.082270
#    50   -0.255482
# c  0    -0.091730

두 번째 인덱스 ( 'sequence')가 2에서 10 사이 인 s [ 'b'] 값을 얻고 싶습니다.

첫 번째 인덱스에서 슬라이스가 잘 작동합니다.

s['a':'b']
# Out[109]: 
# bucket  value
# a       0        1.828176
#         1        0.160496
#         5        0.401985
# b       0       -1.514268
#         1       -0.973915
#         2        1.285553
#         4       -0.194625
#         5       -0.144112

그러나 적어도 두 가지 가장 명백한 방법 인 것으로 보이는 것에 의해 두 번째는 아닙니다.

1) 인덱스 값과 아무 관계없이 요소 1에서 4를 반환합니다.

s['b'][1:10]

# In [61]: s['b'][1:10]
# Out[61]: 
# 1     0.900439
# 2    -0.653940
# 4     0.082270
# 50   -0.255482

그러나 인덱스를 반대로하고 첫 번째 인덱스가 정수이고 두 번째 인덱스가 문자열이면 작동합니다.

In [26]: s
Out[26]: 
0   a   -0.126299
1   a    1.810928
5   a    0.571873
0   b   -0.116108
1   b   -0.712184
2   b   -1.771264
4   b    0.148961
50  b    0.089683
0   c   -0.582578

In [25]: s[0]['a':'b']
Out[25]: 
a   -0.126299
b   -0.116108

해결법

1. ==============================

   1.Robbie-Clarken이 대답을하면, 0.14부터 loc에 전달하는 튜플에 슬라이스를 전달할 수 있습니다.

   Robbie-Clarken이 대답을하면, 0.14부터 loc에 전달하는 튜플에 슬라이스를 전달할 수 있습니다.

   In [11]: s.loc[('b', slice(2, 10))]
   Out[11]:
   b  2   -0.65394
      4    0.08227
   dtype: float64
   

   사실, 각 레벨에 슬라이스를 전달할 수 있습니다.

   In [12]: s.loc[(slice('a', 'b'), slice(2, 10))]
   Out[12]:
   a  5    0.27919
   b  2   -0.65394
      4    0.08227
   dtype: float64
   

   참고 : 슬라이스가 포함됩니다.

   다음을 사용하여이 작업을 수행 할 수도 있습니다.

   s.ix[1:10, "b"]
   

   (이 버전은 할당이 가능하기 때문에 단일 ix / loc / iloc에서 수행하는 것이 좋습니다.)

   이 답변은 2013 년 초에 iloc이 도입되기 전에 작성되었으므로 위치 / 정수 위치 -이 경우 선호 될 수 있습니다. 그것이 만들어진 이유는 정수로 색인 된 팬더 객체의 애매함을 제거하고 더 자세하게 설명하기 위해서였습니다 : "나는 자세를 취하고 있습니다".

   s["b"].iloc[1:10]
   

   즉, 나는 ix가 다음과 같은 문서에 다소 동의합니다.

   그렇지 않습니다. 가장 일관된 방법은 현재 수행중인 작업을 설명하는 것입니다.

   파이썬의 선을 기억하십시오.

2. ==============================

   2.pandas 0.14.0에서 .loc 슬라이스 객체를 포함하는 튜플을 제공함으로써 다중 색인 객체를 슬라이스 할 수 있습니다.

   pandas 0.14.0에서 .loc 슬라이스 객체를 포함하는 튜플을 제공함으로써 다중 색인 객체를 슬라이스 할 수 있습니다.

   In [2]: s.loc[('b', slice(2, 10))]
   Out[2]:
   b  2   -1.206052
      4   -0.735682
   dtype: float64
   

3. ==============================

   3.내가 생각할 수있는 가장 좋은 방법은이 경우에 '선택'을 사용하는 것입니다. 문서에서 "이 방법은 더 이상 직접적인 방법이 없을 때만 사용해야합니다."라고 말합니다.

   내가 생각할 수있는 가장 좋은 방법은이 경우에 '선택'을 사용하는 것입니다. 문서에서 "이 방법은 더 이상 직접적인 방법이 없을 때만 사용해야합니다."라고 말합니다.

   데이터 인덱싱 및 선택

   In [116]: s
   Out[116]: 
   a  0     1.724372
      1     0.305923
      5     1.780811
   b  0    -0.556650
      1     0.207783
      4    -0.177901
      50    0.289365
      0     1.168115
   
   In [117]: s.select(lambda x: x[0] == 'b' and 2 <= x[1] <= 10)
   Out[117]: b  4   -0.177901
   

4. ==============================

   4.이것이 이상적인지는 모르지만 마스크를 작성하여 작동합니다.

   이것이 이상적인지는 모르지만 마스크를 작성하여 작동합니다.

   In [59]: s.index
   Out[59]: 
   MultiIndex
   [('a', 0) ('a', 1) ('a', 5) ('b', 0) ('b', 1) ('b', 2) ('b', 4)
    ('b', 50) ('c', 0)]
   In [77]: s[(tpl for tpl in s.index if 2<=tpl[1]<=10 and tpl[0]=='b')]                                                               
   Out[77]: 
   b  2   -0.586568
      4    1.559988
   

   편집 : 헤이든의 솔루션 갈 방법입니다

from https://stackoverflow.com/questions/13389203/pandas-slice-a-multiindex-by-range-of-secondary-index by cc-by-sa and MIT license