Python 如何从多索引数据帧中选择特定列？

播放kaggle啤酒评论数据集

如何选择这些数据透视表结果？我的最终目标是在两列之间进行计算：

(review_overall, mean) minus (review_taste, mean)

---

有什么想法吗？谢谢

有几个选项可用于从多索引中选择特定结果：

# Setup
df =  pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3))
df.columns = [['A', 'A', 'B'], ['a', 'b', 'c']]
df

   A     B
   a  b  c
0  0  1  2
1  3  4  5
2  6  7  8 

直接选择

df[('A', 'a')]

0    0
1    3
2    6
Name: (A, a), dtype: int64

通过

loc

df.loc[:, ('A', 'a')]
# or 
# df.loc(axis=1)[('A', 'a')]  

0    0
1    3
2    6
Name: (A, a), dtype: int64

还有

xs

df.xs(('A', 'a'), axis=1)

0    0
1    3
2    6
Name: (A, a), dtype: int64

所有这些情况下的想法都是传递一个字符串元组，分别表示第一级和第二级（列索引有两级）。在你的情况下，这看起来像

review_stat_by_beer[('review_appearance', 'count')]

---

有更多的方法，但这些是最好的。

试试

review\u stat\u by\u beer[（'review\u外观'，'count'）]

！谢谢大家!@cs95想发个帖子让我投你的票吗？

df.loc[:, ('A', 'a')]
# or 
# df.loc(axis=1)[('A', 'a')]  

0    0
1    3
2    6
Name: (A, a), dtype: int64

df.xs(('A', 'a'), axis=1)

0    0
1    3
2    6
Name: (A, a), dtype: int64

review_stat_by_beer[('review_appearance', 'count')]