MultiIndex为熊猫提供数据
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提问于 2015-11-11 08:35:42
我有这样的代码：
new_dict = {'x':[1,2,3,4,5], 'y':[11,22,33,44,55], 'val':[100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame.from_dict(new_dict)
val x y
0 100 1 11
1 200 2 22
2 300 3 33
3 400 4 44
4 500 5 55例如，我希望能够结合使用x和y的值作为val的索引。
df[3][33]
300实现这一目标的最佳方法是什么？我知道这一定与多个索引有关，但我不确定具体是怎么做的。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-11-11 08:55:27
您可以将两个布尔条件定义为掩码，并与.loc一起使用。
df.loc[(df['x']==3) & (df['y']==33), 'val']否则，只需设置索引，然后就可以使用这些值索引到df中：
In [233]:
df = df.set_index(['x','y'])
df.loc[3,33]
Out[233]:
val 300
Name: (3, 33), dtype: int64您可以很容易地将第一个版本包装到func中。
Stack Overflow用户
发布于 2015-11-11 08:50:44
您可以定义一个函数：
new_dict = {'x':[1,2,3,4,5], 'y':[11,22,33,44,55], 'val':[100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame.from_dict(new_dict)
def multindex(x,y):
return df.set_index(['x','y']).loc[x,y]
multindex(1,11) #will return '100'页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/33655288
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