Python 基于Pandas的层次索引

我有一个包含三个索引级别和两列的数据框架。您可以在此处看到部分内容：

                        av_intensity  std_dev
key1 key2  time                        
0     0    32000          -0.005203  0.006278
           32200           0.005330  0.005221
           32400           0.002679  0.005006
           32600          -0.000723  0.006145
           32800          -0.000317  0.010467
           33000          -0.006543  0.007808
           33200          -0.004180  0.005070
           33400          -0.006275  0.009662
           33600          -0.014763  0.006938
           33800          -0.029516  0.004710

指数是数字，例如0.0、0、32000.0是一组指数

我试图使用df.ix[0.0，：，32000.0]或df.ix[：，0，32000]来进行某种层次索引，但它不起作用

是不是因为指数不是整数

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如何使用此数据框进行这种层次索引？

有关完整说明，请参阅文档中的“高级层次索引”部分：

但基本上，您不能使用切片：就像在多索引键中那样。您可以通过创建：as sliceNone:

或者使用IndexSlice便利对象，该对象允许您编写plain:'s:

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使用pd.to_剪贴板并将前10行粘贴到您的问题中。您使用的是什么版本的pandas？我使用的是版本0.12Ah，该版本仅从0.14.0开始提供。你能升级吗？另一种选择是使用xs

dataGroupd.loc[(0.0, slice(None), 32000.0),:]

idx = pd.IndexSlice
dataGroupd.loc[idx[0.0, :, 32000.0],:]