Python 熊猫多索引切片”；“级别类型不匹配”；

我从0.13.1迁移到pandas版本0.17，在切片方面出现了一些新错误

>>> df
         date  int  data
0  2014-01-01    0     0
1  2014-01-02    1    -1
2  2014-01-03    2    -2
3  2014-01-04    3    -3
4  2014-01-05    4    -4
5  2014-01-06    5    -5
>>> df.set_index("date").ix[datetime.date(2013,12,30):datetime.date(2014,1,3)]
            int  data
date                 
2014-01-01    0     0
2014-01-02    1    -1
2014-01-03    2    -2
>>> df.set_index(["date","int"]).ix[datetime.date(2013,12,30):datetime.date(2014,1,3)]
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: Level type mismatch: 2013-12-30

它在0.13.1中运行良好，并且似乎特别适用于带日期的多索引。

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我在这里做错了什么吗？

发生此错误是因为您试图对索引中未包含的日期（标签）进行切片。要解决此级别不匹配错误并在df多索引范围内返回值，请使用：

df.loc[df.index.get_level_values(level = 'date') >= datetime.date(2013,12,30)] 
# You can use a string also i.e. '2013-12-30'

get\u level\u values（）

和比较运算符为索引器设置真/假索引值掩码

无论字符串是否在索引中，使用字符串或日期对象进行切片通常在使用单个索引的熊猫中工作，但不适用于多索引数据帧。虽然您尝试使用datetime.date（2013,12,30）：datetime.date（2014,1,3）set_index调用将索引从2013-12-30设置为2014-01-03，但生成的df索引是从2014-01-01设置为2014-01-03。为这些日期（包括2013-12-30）设置索引的一种正确方法是使用datetime对象的任一字符串将索引设置为日期范围，如：

df.set_index("date").loc[pd.date_range('2013-12-30', '2014-12-03')]