如何在pandas多级数据框中选择同名(同级)的列

在pandas多级数据框中选择同名（同级）的列，可以使用多级索引的切片和选择方法来实现。

首先，确保数据框的列是多级索引结构。可以通过设置列名的方式创建多级索引，或者使用pd.MultiIndex.from_tuples方法创建多级索引对象。

接下来，可以使用以下方法来选择同名的列：

1. 使用loc方法：通过传入多级索引的元组来选择同名的列。例如，假设有一个多级数据框df，其中有两个同名的列col1，可以使用df.loc[:, ('col1',)]来选择这两个同名列。
2. 使用xs方法：通过指定同名列的名称和级别来选择列。例如，假设有一个多级数据框df，其中有两个同名的列col1，可以使用df.xs('col1', level=0, axis=1)来选择这两个同名列。
3. 使用slice(None)：通过使用slice(None)来选择所有同名列。例如，假设有一个多级数据框df，其中有两个同名的列col1，可以使用df.loc[:, (slice(None), 'col1')]来选择这两个同名列。

需要注意的是，以上方法适用于选择同级的同名列。如果要选择不同级别的同名列，可以通过修改方法中的级别参数来实现。

对于pandas多级数据框的更多操作和用法，可以参考腾讯云的相关产品文档：Pandas 数据框。