Python 检索数据库中数据帧横截面的索引

假设我们有一个多索引数据帧

df

，如下所示：

|    |    |  one  |  two  
|  A |  B |-------|-------
|----|----|-------|-------
|  x |  p |   1   |   2
|  x |  q |   3   |   4
|  y |  p |   5   |   6
|  y |  q |   7   |   8

idx = df[df['one'] > 4].index

现在，我可以得到标准

one>4

的横截面索引，如下所示：

|    |    |  one  |  two  
|  A |  B |-------|-------
|----|----|-------|-------
|  x |  p |   1   |   2
|  x |  q |   3   |   4
|  y |  p |   5   |   6
|  y |  q |   7   |   8

idx = df[df['one'] > 4].index

然后，将其与

.ix

一起使用：

df.ix[idx]

生成帧的切片：

|    |    |  one  |  two  
|  A |  B |-------|-------
|----|----|-------|-------
|  y |  p |   5   |   6
|  y |  q |   7   |   8

现在，我想做同样的事情，但是在多索引上有一个一级的横截面。

.xs

在以下方面很有用：

df.xs('p', level='B')

返回：

|    |  one  |  two  
|  A |-------|-------
|----|-------|-------
|  x |   1   |   2
|  y |   5   |   6

但此数据帧具有不同的索引结构，其索引不是

df

索引的一部分

因此，我的问题是，应该用什么来代替

idx

，这样下面的表达式

df.ix[idx]

屈服

|    |    |  one  |  two  
|  A |  B |-------|-------
|----|----|-------|-------
|  x |  p |   1   |   2
|  y |  p |   5   |   6

---

您需要使用参数

drop\u level

并将其设置为

False

，以保持索引：

In [9]: df.xs('p', level='B', drop_level=False)
Out[9]: 
     one  two
A B          
x p    1    2
y p    5    6