Python 使用多索引访问数据帧时出现KeyError

A

pandas.DataFrame

创建了多索引，如图所示：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three three two four three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})

df = df.set_index(['A','B'])

这将创建一个“数据帧”：

           C   D
A   B           
foo one    0   0
bar one    1   2
foo two    2   4
bar three  3   6
foo three  4   8
bar two    5  10
foo four   6  12
    three  7  14

问题：当尝试使用

df['foo']

进行选择时，为什么会出现

键错误：“foo'

？类似地，

df['foo'，one']

和

df['foo']['one']

此外，多重索引没有将所有的

foo

s分组在

A

下？是否有必要将它们组合在一起，例如：

          A         B
one 1 -0.732470 -0.313871
    2 -0.031109 -2.068794
    3  1.520652  0.471764
two 1 -0.101713 -1.204458
    2  0.958008 -0.455419
    3 -0.191702 -0.915983

---

df['foo']

尝试选择列

foo

，并因此生成

KeyError

，因为没有

foo

列。我猜你是想做

df.loc['foo']

和

df.loc['foo'，'one']

，谢谢

df.loc['foo'，'one']

还返回一条警告

性能警告：索引超过lexsort深度可能会影响性能。

。我们应该担心吗？