Python 用整数高效切片非整数多级索引

下面的代码生成一个带有多级索引的示例数据帧。第一级是

字符串

，第二级是

日期时间

剧本 输出 对于第一级中的每个项目，我想选择第二级中的最后三条记录。问题是我不知道

datetime

值，因此我需要选择基于整数的索引位置。为了实现以下目标，对数据帧进行切片的最有效方法是什么

期望输出 我的尝试 返回完整的数据帧：

df_sel = df.iloc[:,-3:]

引发错误，因为

loc

不支持在

datetime

对象上使用整数值：

df_sel = df.loc[:,-3:]

返回第二级中的最后三个条目，但仅返回第一级中的最后一个条目：

df_sel = df.loc[:].iloc[-3:]

---

我有两种方法来解决这个问题：

方法1： 正如Quang Hoang的第一条评论所提到的，您可以使用groupby来实现这一点，我认为它的代码最短：

df.groupby(level=0).tail(3)

方法2： 您还可以在网络中对每个节点进行切片，然后对其进行连接：

pd.concat([df.loc[[i]][-3:] for i in networks])

这两种方法都将输出您想要的结果：

---

另一种方法是进行重塑：

df.unstack(0).iloc[-3:].stack().swaplevel(0,1).sort_index()

输出：

                            active_clients throughput  speed
network time                                                
ALPHA   2021-01-01 08:00:00             26       4081  11325
        2021-01-01 10:00:00             13       3370  10716
        2021-01-01 12:00:00             13       3691  10737
BETA    2021-01-01 08:00:00             28       2105  10465
        2021-01-01 10:00:00             21       2444  10158
        2021-01-01 12:00:00             24       1947  11226
GAMMA   2021-01-01 08:00:00             13       1850  10288
        2021-01-01 10:00:00             23       2241  11521
        2021-01-01 12:00:00             30       3515  11138

详情：

• unstack

  最外层索引级别，级别=0
• 使用，

  iloc

  选择数据帧中的最后三条记录

• stack

  将该级别返回到索引

  swaplevel

  和

  sort\u索引

---

df.groupby（level=0）。tail（3）

？嗯，我不知道你把level传递给groupby。谢谢Quang，我不知道tail接受了任何参数。

pd.concat([df.loc[[i]][-3:] for i in networks])

df.unstack(0).iloc[-3:].stack().swaplevel(0,1).sort_index()

                            active_clients throughput  speed
network time                                                
ALPHA   2021-01-01 08:00:00             26       4081  11325
        2021-01-01 10:00:00             13       3370  10716
        2021-01-01 12:00:00             13       3691  10737
BETA    2021-01-01 08:00:00             28       2105  10465
        2021-01-01 10:00:00             21       2444  10158
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GAMMA   2021-01-01 08:00:00             13       1850  10288
        2021-01-01 10:00:00             23       2241  11521
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