Python 如何更快地访问多索引内容？

假设我有一个多索引列数据框架，如下所示：

           value                                        
serial         1         2         3         4         5
name                                                    
Tom     0.657175 -0.999668  0.750363  1.113235 -1.199095

我想使用for循环访问每一列。我可以在多索引结构下进行：

#with multi-index

for i in range(1,6):
    x = df['value'][i]

但是，这比将列合并到一个级别要慢得多：

#collapse multi-index

df.columns = [x[0] + str(x[1]) for x in df.columns]
for i in range(1,6):
    x = df['value'+str(i)]

我不明白为什么会这样。既然我想保持数据帧的多索引结构，那么有没有更快的方法来访问内容呢？或者有没有一种方法可以轻松地将代码2中的索引转换回多索引

注释：正如@joris所指出的，我意识到有两种方法可以访问多索引列。虽然这两种方式都列在pandas文档中，但df['value'，i]比df['value'][i]快得多；两者都比df['value'+stri]慢。以下是三种方式的速度比较：

%timeit -n 1000 x = df['value'][2]
1000 loops, best of 3: 350 µs per loop
%timeit -n 1000 x = df[('value', 2)]
1000 loops, best of 3: 18.6 µs per loop
%timeit -n 1000 x = df['value' + str(2)]
1000 loops, best of 3: 4.1 µs per loop

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非常感谢您的帮助。

正常的多索引列访问类似于df['value'，i]。这比df['value'][i]快吗？@joris，谢谢！它确实快得多，尽管仍然比我测试代码中折叠的列慢50%。然而，当我在数据上运行它时，它的速度大约与df['value'][I]一样慢，比折叠列慢10倍多。我得到了警告消息SettingWithCopyWarning：一个值正试图通过df['value'][I]在数据帧中的一个切片副本上设置。你认为这可能是问题所在吗？这是使用多索引的一个折衷方案，它稍微慢一点。但是设置WithCopyWarning是因为，正如警告所说，您正试图在数据帧的一部分的副本中设置新值，因此需要更改。我想在您的示例代码中，您试图修改x。另见。你想在for循环中做什么？@joris，谢谢！我认为就我而言，这个警告是假阳性的。它只有在我使用多索引时才会弹出。我在这种情况下使用循环：我有大约20个变量列，称为'event1'，…'event20'，我正在寻找一个关键字'keywd'，它可以出现在任何一个关键字中，它出现在不同观察行的不同事件变量中。我需要为每个观察记录keywd事件及其对应的日期，即，我有一个对应于每个事件列的日期列。如果你能想出比for循环更好的方法，请告诉我。