マルチインデックスデータフレームのサブセットを新しいデータフレームに格納する方法は？

Question

私はこのようなマルチインデックスのデータフレームを持っている：

import pandas as pd 
import numpy as np 


df = pd.DataFrame({'ind1': list('aaaaaaaaabbbbbbbbb'), 
        'ind2': list('cccdddeeecccdddeee'), 
        'ind3': list(range(3))*6, 
        'val1': list(range(100, 118)), 
        'val2': list(range(70, 88))}) 

df_mult = df.set_index(['ind1', 'ind2', 'ind3']) 

       val1 val2 
ind1 ind2 ind3    
a c 0  100 70 
      1  101 71 
      2  102 72 
    d 0  103 73 
      1  104 74 
      2  105 75 
    e 0  106 76 
      1  107 77 
      2  108 78 
b c 0  109 79 
      1  110 80 
      2  111 81 
    d 0  112 82 
      1  113 83 
      2  114 84 
    e 0  115 85 
      1  116 86 
      2  117 87 

私は今、今、私ならば期待

   val1 val2 
ind1 ind2 ind3    
a c 0  100 70 
      1  101 71 
      2  102 72 
    d 0  103 73 
      1  104 74 
      2  105 75 

を与える.loc

このような

df_subs = df_mult.loc['a', ['c', 'd'], :] 

を使用して、それのサブセットを選択することができますdf_subsのサブセットを再度選択したいとします。

df_subs.loc['a', 'c', :] 

作品となります

 val1 val2 
ind3    
0  100 70 
1  101 71 
2  102 72 

しかし

df_subs.loc[:, 'c', :] 

が失敗し、エラー

KeyError: 'the label [c] is not in the [columns]'

なぜこれができないのを与えますか？

EDIT

もともと、私はこの記事に2つの質問を持っていました。私はそれを2つに分割しました。第2の質問はhereです。 IndexSliceを使用することにより

Answer 1

：

idx = pd.IndexSlice 
df_subs.loc[idx[:, 'c',:],:] 
Out[159]: 
       val1 val2 
ind1 ind2 ind3    
a c 0  100 70 
      1  101 71 
      2  102 72 

それとも、行または列

df_subs.loc(axis=0)[:, 'c', :] 
Out[196]: 
       val1 val2 
ind1 ind2 ind3    
a c 0  100 70 
      1  101 71 
      2  102 72 

上の特定のスライス.loc[:, 'c', :]が働くことができない理由をする必要があります：あなたはすべて指定する必要があり

.loc指定子の軸は、インデックスとカラムのインデクサを意味します。渡されたインデクサーは、行のMuliIndexではなく、両方の軸のインデックスとして誤解される可能性があるあいまいなケースがあります。明らか

Link1

Link2

Answer 2

、それらがリセットされるまで.locは元の形式のインデックスを保持することができる使用。 .copy()を使用して元のデータフレームのビューを回避すると、マルチインデックス値は引き続き維持されます。

df_subs = df_mult.loc['a', ['c', 'd'], :].copy() 

print(df_subs.index) 
# MultiIndex(levels=[['a', 'b'], ['c', 'd', 'e'], [0, 1, 2]], 
#   labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 0, 1, 2]], 
#   names=['ind1', 'ind2', 'ind3']) 

また、値によるフィルタリングはまだmultindex値を保持：

df_subs = df_mult[df_mult['val1'] <= 105] 

print(df_subs) 
#     val1 val2 
# ind1 ind2 ind3    
# a c 0  100 70 
#   1  101 71 
#   2  102 72 
#  d 0  103 73 
#   1  104 74 
#   2  105 75 

print(df_subs.index) 
# MultiIndex(levels=[['a', 'b'], ['c', 'd', 'e'], [0, 1, 2]], 
#   labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 0, 1, 2]], 
#   names=['ind1', 'ind2', 'ind3']) 

そのため、手動でインデックスをリセット検討し、元の割り当て最後に

df_subs = df_mult.loc['a', ['c', 'd'], :].reset_index() 

df_subs = df_subs.set_index(['ind1', 'ind2', 'ind3']) 

print(df_subs.index) 
# MultiIndex(levels=[['a'], ['c', 'd'], [0, 1, 2]], 
#   labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 1, 1], [0, 1, 2, 0, 1, 2]], 
#   names=['ind1', 'ind2', 'ind3']) 

以下、最後.loc割り当てのために（＃ 2）、少なくとも必要な第1の指標を提供する：

df_subs2 = df_subs.loc['a', 'c', :] 
#  val1 val2 
# ind3    
# 0  100 70 
# 1  101 71 
# 2  102 72