Python 多索引：根据索引编号选择列

我有一个多索引数据帧，在列上有两个索引级别

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我可以根据列的名称选择列，这非常有效：

df.loc[:, (['Level 0 column name'], ['Level 1 first column name', 'Level 1 second column name'])]

但是，我无法根据列数选择列，例如：

df.loc[:, (0, ['Level 1 first column name', 'Level 1 second column name'])]

我得到一个KeyError:0错误

同样的问题：

df.iloc[:, (0, ['Level 1 first column name', 'Level 1 second column name'])]

我得到索引错误：索引器太多

这可能吗？ 我在文档中找不到这种选择：

很抱歉没有一个基本完整的代码，这对我来说不容易复制

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谢谢

请参见本节。您可以使用

.loc

。您可以像按标签索引一样提供任何选择器，请参阅按标签选择，包括切片、标签列表、标签和布尔索引器。感谢您的回答，但正如我所看到的，本节仅涉及“标签”索引，而我的问题是按列号筛选。。。或者我遗漏了什么？这就是问题所在，你只能用标签来做。我可以根据它们的标签来选择列，这与我的原始邮件中显示的一样完美。因此，如果我理解得很好，使用多重索引时，按数字选择列是不可能的，这是正确的，请参阅一节。您可以使用

.loc

。您可以像按标签索引一样提供任何选择器，请参阅按标签选择，包括切片、标签列表、标签和布尔索引器。感谢您的回答，但正如我所看到的，本节仅涉及“标签”索引，而我的问题是按列号筛选。。。或者我遗漏了什么？这就是问题所在，你只能用标签来做。我可以根据它们的标签来选择列，这与我的原始邮件中显示的一样完美。所以，如果我理解的很好，用多重索引选择列是不可能的，这是正确的