Python 数据帧获取索引与特定条件匹配的行

我有一个数据帧，从中我需要索引匹配特定条件的所有行。数据帧有一个多索引，我需要第一个索引

TimeStamp

在特定范围内的行。多索引的级别1是一系列DateTime对象。以下代码行用于检查月份是否等于5：

compare[compare.index.get_level_values(0).month == 5]

但是当我修改代码以检查值位于某个数组中的行时

compare[compare.index.get_level_values(0).month in [5, 6, 7]]

我得到了错误

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

我还尝试使用

df.loc

获取值

compare.loc[compare.index.get_level_values(0).month in [5, 6, 7]]

但这会导致同样的错误

我还尝试使用

isin

方法

compare[compare.index.get_level_values(0).month.isin([5, 6, 7])]

但这会导致以下属性错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'isin'

如何获取索引满足特定条件的数据帧行？

尝试以下方法：

compare[compare.index.get_level_values(0).month.isin([5, 6, 7])]

PS

演示：

更新：使用索引值进行测试：

In [56]: i = pd.DatetimeIndex(['2016-01-04 01:40:00', '2016-01-04 02:00:00', '2016-01-04 02:10:00', '2016-01-04 02:30:00', '2016-01-04 02:4
    ...: 0:00'], dtype='datetime64[ns]', name=u'TTimeStamp', freq=None)

In [57]: i
Out[57]: DatetimeIndex(['2016-01-04 01:40:00', '2016-01-04 02:00:00', '2016-01-04 02:10:00', '2016-01-04 02:30:00', '2016-01-04 02:40:00'],
dtype='datetime64[ns]', name='TTimeStamp', freq=None)

In [58]: i.month
Out[58]: Int64Index([1, 1, 1, 1, 1], dtype='int64', name='TTimeStamp')

In [59]: i.month.isin([2,3])
Out[59]: array([False, False, False, False, False], dtype=bool)

In [60]: i.month.isin([1,2,3])
Out[60]: array([ True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

更新2:尝试以下解决方法：

compare[pd.Series(compare.index.get_level_values(0).month).isin([5, 6, 7]).values]

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对不起，我忘了补充一下，我也试过了，但没用…问题是用我得到的错误编辑的too@victor，您能提供一个小的可复制数据集吗？我创建了

DatetimeIndex

，并称为

I.month

。它不是创建一个

int54索引

，而是创建一个数据类型为

int32

的

ndarray

。这似乎是错误的根源，对

month

的调用创建了

ndarray

而不是

Index

对象。我检查了原始索引，同样的事情发生了——包括

month

属性会导致

DatetimeIndex

转换为

ndarray

。不过，我还没有找到解决办法。好吧，这很有效！谢谢你的解决方案！我仍然很好奇为什么

ndarray

是从

DatetimeIndex

对象创建的——如果我知道原因，我会继续四处查看，并在这里发布。你能发布

print（compare.index.get_level_values（0）[:5]）的输出吗？你的熊猫版本是什么？
DatetimeIndex（['2016-01-04 01:40:00'，'2016-01-04 02:00:00'，'2016-01-04 02:10:00'，'2016-01-04 02:30:00'，'2016-01-04 02:40:00'，dtype='datetime64[ns]'，name=u'TTimeStamp'，freq=None）
是我从
print
语句中得到的输出。我正在使用Pandas 0.20.3请参见我答案中的更新-我无法重现您的错误。。。我用的是熊猫0.20.1
compare[pd.Series(compare.index.get_level_values(0).month).isin([5, 6, 7]).values]