指定したレベルから複数の値でマルチインデックスデータフレームをスライス

Question

マルチインデックスDataFrameをセカンダリレベルの複数の値でスライスしたいとします。たとえば、次のデータフレームに：

   val1 val2 
ind1 ind2 ind3    
1 6 s1  10  8 
2 7 s1  20  6 
3 8 s2  30  4 
4 9 s2  50  2 
5 10 s3  60  0 

私はind3 == s1またはind3 == s3行のみをスライスしたい：

  val1 val2 
ind1 ind2    
1 6  10  8 
2 7  20  6 
5 10  60  0 

ベスト仮想的なオプションがあるため、.xsに複数の引数を渡すことであろう所望のlevelを明示することが可能である。

私は明らかに、すべてのスライスごとの単一値のデータフレームをCONCATできます

In[2]: pd.concat([df.xs('s1',level=2), df.xs('s3',level=2)]) 
Out[2]: 
      val1 val2 
ind1 ind2    
1 6  10  8 
2 7  20  6 
5 10  60  0 

しかし（a）の以上の2つの値、及び（B）を使用しているとき、それはとても読みやすい退屈ではありません大きなDataFramesの場合、かなり重いです（少なくとも多値スライシングオプションが存在する場合は重い）。ここで

は、データフレーム例を構築するためのコードです：DATAFRAMEから最も選択と同様に

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'ind1':[1,2,3,4,5], 'ind2':[6,7,8,9,10], 'ind3':['s1','s1','s2','s2','s3'], 'val1':[10,20,30,50,60], 'val2':[8,6,4,2,0]}).set_index(['ind1','ind2','ind3']) 

Answer 1

、あなたはマスクまたはインデクサ（この場合はloc）を使用することができます。

マスクを取得するには、MultiIndexでget_level_values（docs）を、その後にisin（docs）を使用できます。

m = df.index.get_level_values('ind3').isin(['s1', 's3']) 
df[m].reset_index(level=2, drop=True) 

locを使用するには：

df.loc[(slice(None), slice(None), ['s1', 's3']), :].reset_index(level=2, drop=True) 

両方の出力

  val1 val2 
ind1 ind2    
1 6  10  8 
2 7  20  6 
5 10  60  0 

注：アルベルト・ガルシア・Rabosoの答えに見られるようloc方法も書き込むことができます。多くの人々は、Indexのためにlocの構文と一貫しているので、その構文を好む。両方の構文スタイルについては、the docsで説明します。

Answer 2

あなたはIndexSliceを使用することができます。

idx = pd.IndexSlice 
result = df.loc[idx[:, :, ['s1', 's3']], idx[:]] 
result.index = result.index.droplevel('ind3') 
print(result) 

出力：

  val1 val2 
ind1 ind2    
1 6  10  8 
2 7  20  6 
5 10  60  0 

上記の2行目にはまた、返信用

result = df.loc(axis=0)[idx[:, :, ['s1', 's3']]]