Pandas多级索引中的条件切片

Question

我想根据列名而不是索引来有条件地对多级索引数据进行切片。例如，我有以下多级索引数据框：

   203        204         205
  TIME VALUE TIME VALUE  TIME VALUE
0    1   bar  1.0   LH2  10.0   dog
1    2   baz  2.0   LOX  11.0   cat
2    3   foo  3.0   CH4  12.0   pig
3    4   qux  NaN   NaN  13.0   rat
4    5   qaz  NaN   NaN   NaN   NaN
5    6   qoo  NaN   NaN   NaN   NaN

我基本上有测量数据（203、204等）和时间以及值，使用不同的采样率记录。因此，行数总是不同的。我将所有数据放入单个MultiIndex中，因为它可以包含可变数量的行。

如果时间大于3,我想选择所有数据。预期输出如下:

   203        204         205
  TIME VALUE TIME VALUE  TIME VALUE
0    4   qux  NaN   NaN  10.0   dog
1    5   qaz  NaN   NaN  11.0   cat
2    6   qoo  NaN   NaN  12.0   pig
3   NaN  NaN  NaN   NaN  13.0   rat
4   NaN  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
5   NaN  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN

我尝试使用查询方法，但它只适用于索引而不是列名。我不想转置数据框以使用查询。我还尝试过使用loc，但似乎找不到我想要的内容。我甚至尝试使用xs，但我不认为我可以添加条件切片。

我在SO上找到了这个问题，但它不包括条件切片： Selecting columns from pandas MultiIndex

以下是我一直在使用的代码进行测试：

import pandas as pd
import numpy as np

d1 = {'TIME': [1,2,3,4,5,6], 'VALUE': ['bar', 'baz', 'foo', 'qux', 'qaz', 'qoo']}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)

d2 = {'TIME': [1,2,3], 'VALUE': ['LH2', 'LOX', 'CH4']}
df2 = pd.DataFrame(data=d2)

d3 = {'TIME': [10,11,12,13], 'VALUE': ['dog', 'cat', 'pig', 'rat']}
df3 = pd.DataFrame(data=d3)

df_list = [df1, df2, df3] 

pids = [203, 204, 205]

df_multi = pd.concat(df_list, axis=1, keys=list(zip(pids)))

print(df_multi)

# Slice all time columns
ALL = slice(None)
df_multi_2 = df_multi.loc[ALL, (ALL, 'TIME')]
print(df_multi_2)

# Condition based slicing - does not work
ALL = slice(None)
df_multi_3 = df_multi.loc[ALL, df_multi.loc[ALL,(ALL,'TIME')] > 3]
print(df_multi_3)

- Eric Monson

Answer 1

让我们尝试使用 IndexSlice 来对数据进行切片：

from pandas import IndexSlice

mask = (df_multi.loc[:, IndexSlice[:,"TIME"]].gt(3)
    .reindex(df_multi.columns, axis=1)
    .groupby(level=0, axis=1)
    .transform('any')
)

df_multi.where(mask)

输出：

   203        204         205      
  TIME VALUE TIME VALUE  TIME VALUE
0  NaN   NaN  NaN   NaN  10.0   dog
1  NaN   NaN  NaN   NaN  11.0   cat
2  NaN   NaN  NaN   NaN  12.0   pig
3  4.0   qux  NaN   NaN  13.0   rat
4  5.0   qaz  NaN   NaN   NaN   NaN
5  6.0   qoo  NaN   NaN   NaN   NaN

- Quang Hoang

---

这是一个不错的解决方案。transform('any') 是做什么的？掩码必须与数据具有相同的形状吗？ - Golden Lion