Python 熊猫，如何访问多索引数据帧？

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>>> df = pd.DataFrame({'key1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'], \
                   'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], \
                   'data1': np.random.randn(5), \
                   'data2': np.random.randn(5)})

>>> new_df = df.groupby(['key1', 'key2']).mean().unstack()
>>> print new_df
         data1               data2
key2       one       two       one       two
key1
a    -0.070742 -0.598649 -0.349283 -1.272043
b    -0.109347 -0.097627 -0.641455  1.135560 
>>> print new_df.columns
MultiIndex(levels=[[u'data1', u'data2'], [u'one', u'two']],
       labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]],
       names=[None, u'key2'])

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正如您所看到的，多索引数据帧与普通数据帧不同，因此如何访问多索引数据帧中的数据。

访问多索引数据帧中的数据与访问普通数据帧中的数据类似。例如，如果您想读取（a，data1.two）处的数据，只需执行以下操作：

new_-df['data1']['two']['a']

或

new_-df.loc['a'，（'data1'，'two'）]

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请阅读以了解更多详细信息。

尽管遵循文档并不容易（一节中的解释），但请记住多级索引是基于元组索引的，因此访问数据需要

loc

和元组，即使存在不使用

loc

甚至不使用元组的不明确快捷方式。