过滤多索引数据集(python/pandas)

过滤多索引数据集是指在使用Python的pandas库处理多层次索引的数据时，根据特定条件筛选出符合要求的数据子集。

多索引数据集是指具有多个层次的索引结构，可以在一个或多个维度上对数据进行分组和分类。在pandas中，可以使用MultiIndex对象来创建和操作多索引数据集。

过滤多索引数据集的步骤如下：

1. 导入pandas库并读取数据集。
2. 使用set_index()方法设置多层次索引。
3. 使用布尔索引或loc[]方法根据特定条件筛选数据子集。

例如，假设我们有一个多索引数据集，其中包含日期、城市和销售额三个层次的索引。我们想要筛选出2022年1月份北京市销售额大于100的数据子集，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 设置多层次索引
data = data.set_index(['日期', '城市'])

# 过滤数据子集
filtered_data = data.loc[('2022-01', '北京')]['销售额'] > 100

# 打印筛选结果
print(filtered_data)

在上述代码中，我们首先使用set_index()方法将日期和城市设置为多层次索引。然后，使用loc[]方法根据条件筛选出2022年1月份北京市销售额大于100的数据子集。最后，打印筛选结果。

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