Python 3.x 使用多个索引获取部分数据帧

我有一个pandas数据帧，我想让它的一部分传递一个名称列表，作为索引1和索引2：

这是我的数据帧的一个示例：

| index1  |  index2  |        |
|-----------------------------|
| chicago |  rome    |  0.22  |
| berlin  |  praha   |  1.22. |
...

我想得到一个新的数据帧，它只包含城市列表中index1和index2的dos元组

如果我这样做：

df.loc['chicago'，'rome']

我得到了

0.22

，但我想传递一个index1和INDE2中的城市列表：类似这样：

df.loc[list_ofCities1, list_ofCities2]

---

在熊猫中有什么方法可以做到这一点吗？

你很接近了，一对熊猫需要

元组：

df.loc[('chicago', 'rome')]

要检查多个值，请使用：

或具有以下元组列表：

样本：

df = pd.DataFrame({
        'A':list('abcdec'),
         'E':[5,3,6,9,2,4],
         'F':list('aaabgg')
}).set_index(['A','F'])['E']


list_ofCities1 = list('abc')
list_ofCities2 = list('ang')

df = df[df.index.isin(list(zip(list_ofCities1, list_ofCities2)))]
print (df)
A  F
a  a    5
c  g    4
Name: E, dtype: int64

另一个想法是使用
loc
：

df = df.loc[df.index.intersection(list(zip(list_ofCities1, list_ofCities2)))]
print (df)
A  F
a  a    5
c  g    4
Name: E, dtype: int64

您很接近，一对需要
元组
：

df.loc[('chicago', 'rome')]

要检查多个值，请使用：

或具有以下元组列表：

样本：

df = pd.DataFrame({
        'A':list('abcdec'),
         'E':[5,3,6,9,2,4],
         'F':list('aaabgg')
}).set_index(['A','F'])['E']


list_ofCities1 = list('abc')
list_ofCities2 = list('ang')

df = df[df.index.isin(list(zip(list_ofCities1, list_ofCities2)))]
print (df)
A  F
a  a    5
c  g    4
Name: E, dtype: int64

另一个想法是使用
loc
：

df = df.loc[df.index.intersection(list(zip(list_ofCities1, list_ofCities2)))]
print (df)
A  F
a  a    5
c  g    4
Name: E, dtype: int64