Pandas 如何选择数据帧中有两个以上条目的索引？

我有一个多级索引帧。看起来像

actor               title_year  sum count
50 Cent               2005.0    30981850.0  1
A.J. Buckley          2015.0    123070338.0 1
Aaliyah               2002.0    30307804.0  1
Aasif Mandvi          2008.0    13214030.0  1
Abbie Cornish           2009.0  4440055.0   1

在这里，

actor

和

title\u year

构成一个多索引。如果

actor

跨度超过

n

年，我如何将具有多重索引的条目切掉？

我认为您需要：

如果需要删除所有长度为

2

的

actor

s：

df1 = df.groupby(level='actor').filter(lambda x: len(x) < 3)
print (df1)
                                  sum  count
actor         title_year                    
A.J. Buckley  2015.0      123070338.0      1
Aasif Mandvi  2008.0       13214030.0      1
Abbie Cornish 2009.0        4440055.0      1

df2 = df.groupby(level='actor')
        .filter(lambda x: x.index.get_level_values('title_year').nunique() < 3)
print (df2)
                                  sum  count
actor         title_year                    
A.J. Buckley  2015.0      123070338.0      1
Aaliyah       2002.0       30307804.0      1
              2002.0       30307804.0      1
              2004.0       30307804.0      1
Aasif Mandvi  2008.0       13214030.0      1
Abbie Cornish 2009.0        4440055.0      1

我认为你需要：

如果需要删除所有长度为

2

的

actor

s：

df1 = df.groupby(level='actor').filter(lambda x: len(x) < 3)
print (df1)
                                  sum  count
actor         title_year                    
A.J. Buckley  2015.0      123070338.0      1
Aasif Mandvi  2008.0       13214030.0      1
Abbie Cornish 2009.0        4440055.0      1

df2 = df.groupby(level='actor')
        .filter(lambda x: x.index.get_level_values('title_year').nunique() < 3)
print (df2)
                                  sum  count
actor         title_year                    
A.J. Buckley  2015.0      123070338.0      1
Aaliyah       2002.0       30307804.0      1
              2002.0       30307804.0      1
              2004.0       30307804.0      1
Aasif Mandvi  2008.0       13214030.0      1
Abbie Cornish 2009.0        4440055.0      1