Python 切片多索引行--'；无法进行标签索引'；

我有一个数据帧，它有两层多索引行。类型的级别为：

和

例如，我正在尝试获取“contract_serial=201410的所有行”的切片

我尝试了

.loc的几种变体

jkm_df.loc[:, 201506]

TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> with these indexers [201506] of <class 'int'>

通过评估日期或合同序列选择此多指标的正确方法是什么？
使用：

如有必要，两个级别也使用参数
drop\u level=False
：

print (jkm_df.xs(201406, level=1, drop_level=False))
                                 px_settlement contract_code
assessment_date contract_serial                             
2014-01-02      201406                    16.1           m14

解决方案包括：

另一个解决方案包括：

使用：

如有必要，两个级别也使用参数
drop\u level=False
：

print (jkm_df.xs(201406, level=1, drop_level=False))
                                 px_settlement contract_code
assessment_date contract_serial                             
2014-01-02      201406                    16.1           m14

解决方案包括：

另一个解决方案包括：

xs
适用于检索标量值。另一个解决方案（提供稍微更大的灵活性）是使用
pd.indexlice
+
loc

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:, 201410], :]

                                 px_settlement contract_code
assessment_date contract_serial                             
2014-01-02      201406                    16.1           m14

xs
适用于检索标量值。另一个解决方案（提供稍微更大的灵活性）是使用
pd.indexlice
+
loc

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:, 201410], :]

                                 px_settlement contract_code
assessment_date contract_serial                             
2014-01-02      201406                    16.1           m14

idx=pd.indexlice；df.loc[idx[：，201410]，：]
@coldspeed哇，快点，谢谢
idx=pd.indexlice；df.loc[idx[：，201410]，：]
@coldspeed哇，快点，谢谢！我将添加索引作为答案，可以吗？这取决于你。干杯，节日快乐@Cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ - 我把它签回给dupe，但谢谢你。好吧，这取决于你。我也删除了我的答案。请记住，我对你的问题是，你有时会回答明显重复的问题（不仅仅是任何重复的问题）。你已经回答了数千个问题，所以当你写同样的东西时，你应该注意。我不认为我是任何人的老板，我的自我没有那么膨胀。另外，请不要玩受害者牌，因为你知道你过去犯过错误，这不值得讨论。我已经删除了我的答案，因为你已经做出了一个崇高的决定，不再发布你的答案。让我们从这里继续。我将添加索引作为答案，好吗？这取决于你。干杯，节日快乐@Cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ - 我把它签回给dupe，但谢谢你。好吧，这取决于你。我也删除了我的答案。请记住，我对你的问题是，你有时会回答明显重复的问题（不仅仅是任何重复的问题）。你已经回答了数千个问题，所以当你写同样的东西时，你应该注意。我不认为我是任何人的老板，我的自我没有那么膨胀。另外，请不要玩受害者牌，因为你知道你过去犯过错误，这不值得讨论。我已经删除了我的答案，因为你已经做出了一个崇高的决定，不再发布你的答案。让我们从这开始。
print (jkm_df.loc(axis=0)[:, 201406])
                                 px_settlement contract_code
assessment_date contract_serial                             
2014-01-02      201406                    16.1           m14

print (jkm_df.loc[(slice(None), 201406), :])
                                 px_settlement contract_code
assessment_date contract_serial                             
2014-01-02      201406                    16.1           m14

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:, 201410], :]

                                 px_settlement contract_code
assessment_date contract_serial                             
2014-01-02      201406                    16.1           m14