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パンダでは、時間インデックスでクールスライシングが可能です。例えば、私が行って、2012年3月までJanurary 2012から数ヶ月のためのデータフレームdfをスライスすることができますマルチインデックスの第2レベルのタイムスライス
df['2012-01':'2012-03']
はしかし、私は時間インデックスが第2のレベルであるマルチインデックスとデータフレームdfを持っています。私はまだことにより、任意の特定のレベルに上記の方法を使用してスライスすることができます
A B C D E
a 2001-01-31 0.864841 0.789273 0.370031 0.448256 0.178515
2001-02-28 0.991861 0.079215 0.900788 0.666178 0.693887
2001-03-31 0.016674 0.855109 0.984115 0.436574 0.480339
2001-04-30 0.120924 0.046013 0.659807 0.210534 0.694029
2001-05-31 0.788149 0.296244 0.478201 0.845042 0.437814
b 2001-01-31 0.497646 0.349958 0.223227 0.812331 0.975012
2001-02-28 0.542572 0.472267 0.276186 0.970909 0.138683
2001-03-31 0.960813 0.666942 0.069349 0.282741 0.127992
2001-04-30 0.491422 0.678742 0.048784 0.612312 0.713472
2001-05-31 0.718721 0.504403 0.069047 0.253682 0.836386
：
df.loc['a']['2012-01':'2012-03']
しかし、これが唯一のlevel0 == 'a'のためであるように見えます。
level0のすべての値に対してこれを行うにはどうすればよいですか？
A B C D E
a 2001-01-31 0.864841 0.789273 0.370031 0.448256 0.178515
2001-02-28 0.991861 0.079215 0.900788 0.666178 0.693887
2001-03-31 0.016674 0.855109 0.984115 0.436574 0.480339
b 2001-01-31 0.497646 0.349958 0.223227 0.812331 0.975012
2001-02-28 0.542572 0.472267 0.276186 0.970909 0.138683
2001-03-31 0.960813 0.666942 0.069349 0.282741 0.127992
