Python 选择多级索引数据框的行，其索引值等于表中另一个数据框中的列

有两个数据帧，其中一个中的多级索引作为列显示在另一个中，其思想是从索引值与相应列值相同的第一个数据帧中选择那些行

范例

具有以下两个数据帧

df1

和

df2

：

df1 = pd.DataFrame({'i1': ['a1', 'a2', 'a3'], 'i2': ['b1', 'b2', 'b3'], 'c': [1, 2, 3]})
df1 = df1.set_index(['i1', 'i2'])

       c
i1 i2   
a1 b1  1
a2 b2  2
a3 b3  3


df2 = pd.DataFrame({'i1': ['a1', 'a3'], 'i2': ['b1', 'b3']})

   i1  i2
0  a1  b1
1  a3  b3

选择索引值

i1

和

i2

与

df2

中的列

i1

和

i12

具有相同值的

df1

行，从而导致：

       c
i1 i2   
a1 b1  1
a3 b3  3

与多索引一起使用：

df = df1[df1.index.isin(df2.set_index(['i1','i2']).index)]

备选方案：

df = df1[df1.index.isin(pd.MultiIndex.from_arrays([df2['i1'], df2['i2']]))]

或者使用

合并

，

加入

-但需要重置和设置索引：

df = df1.reset_index().merge(df2).set_index(['i1', 'i2'])
df = df2.join(df1, on=['i1', 'i2'], how='inner').set_index(['i1', 'i2'])

---

print (df)
       c
i1 i2   
a1 b1  1
a3 b3  3