パンダのマルチインデックスデータフレームでインデックス列のみを選択する方法は？

Question

2カラムインデックスを持つDataFrameがあるので、そのDataFrameから行をフィルタリングし、元のデータフレームのINDEX列のみを新しいフィルタリング済みのDataFrameに保存しようとしています。

は私がしてCSVファイルからデータフレームを作成しました：CSVはその後 here

census_df = pd.read_csv("census.csv", index_col = ["STNAME", "CTYNAME"]) 
census_df.sort_index(ascending = True) 

ファイルを検索し、私は完全に正常に動作DATAFRAMEに何らかのフィルタリングを適用し、私は希望の行を取得します。私が使用するコードを以下に示す：ここ

def my_answer(): 

    mask1 = census_df["REGION"].between(1, 2) 
    mask2 = census_df.index.get_level_values("CTYNAME").str.startswith("Washington") 
    mask3 = (census_df["POPESTIMATE2015"] > census_df["POPESTIMATE2014"]) 
    new_df = census_df[mask1 & mask2 & mask3] 
    return pd.DataFrame(new_df.iloc[:, -1]) 

my_answer() 

が問題である。

上記のコードでは、インデックスと2つの索引列に加えて、最初の列とデータフレームを返します。私が望むのは、2つの指標列だけです。 したがって、最終回答では、 "STNAME"と "CTYNAME"という5行のDATAFRAMEが返されます。

Answer 1

あなたはDataFrameにindexを変換することができます：

def my_answer(): 

    mask1 = census_df["REGION"].between(1, 2) 
    mask2 = census_df.index.get_level_values("CTYNAME").str.startswith("Washington") 
    mask3 = (census_df["POPESTIMATE2015"] > census_df["POPESTIMATE2014"]) 
    new_df = census_df[mask1 & mask2 & mask3] 
    return pd.DataFrame(new_df.index.tolist(), columns=['STNAME','CTYNAME']) 

print (my_answer()) 

     STNAME   CTYNAME 
0   Iowa Washington County 
1  Minnesota Washington County 
2 Pennsylvania Washington County 
3 Rhode Island Washington County 
4  Wisconsin Washington County 

MultiIndex必要MultiIndex.remove_unused_levelsとして出力をしたいが、それはpandas 0.20.0+で作業した場合：

def my_answer(): 

    mask1 = census_df["REGION"].between(1, 2) 
    mask2 = census_df.index.get_level_values("CTYNAME").str.startswith("Washington") 
    mask3 = (census_df["POPESTIMATE2015"] > census_df["POPESTIMATE2014"]) 
    new_df = census_df[mask1 & mask2 & mask3] 
    return new_df.index.remove_unused_levels() 

print (my_answer()) 

MultiIndex(levels=[['Iowa', 'Minnesota', 'Pennsylvania', 'Rhode Island', 'Wisconsin'], 
        ['Washington County']], 
      labels=[[0, 1, 2, 3, 4], [0, 0, 0, 0, 0]], 
      names=['STNAME', 'CTYNAME'])