Pandas 如何在Dask数据帧上正确执行多索引切片？

我试图在Dask中有效地对两个索引进行切片

我已尝试在第二级使用.loc，但出现以下错误：

cmb.loc[(slice(0, 1), slice(1, 10))].compute() 
cmb.loc[(slice(0, 1), slice(1.0,20.0))].compute() # (2)

TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [1] of <class 'int'>

这些是上文（1）中的实际结果

我希望上面的第（2）部分给出以下输出：

cmb.loc[(slice(0, 1), slice(1.0,20.0))].compute().head()
                    durations filename
channel start_time                    
0       14.343985   11.167318  df_0.h5

理想情况下，如果dask中有一个与pandas完全相同的

xs

方法，它将立即解决我的问题：

dfs_combined.xs([slice(1, 2), slice(45, 200)],
                    level=['channel', 'start_time'])

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自2019年2月19日起，Dask数据帧不支持熊猫多索引。

非常清楚，谢谢。实现类似目标的另一种方法是什么？有什么想法吗？

cmb.loc[(slice(0, 1), slice(1.0,20.0))].compute().head()
                    durations filename
channel start_time                    
0       14.343985   11.167318  df_0.h5

dfs_combined.xs([slice(1, 2), slice(45, 200)],
                    level=['channel', 'start_time'])