pandas
मल्टीएंडेक्स के साथ विभिन्न अक्षों के क्रॉस सेक्शन

.Xs का उपयोग करके क्रॉस-सेक्शन का चयन

In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
idx_row = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['Row_First', 'Row_Second'])
idx_col = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'], ['i', 'ii']], names=['Col_First','Col_Second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,4), index=idx_row, columns=idx_col)

Out[1]:
Col_First                    A                   B          
Col_Second                   i        ii         i        ii
Row_First Row_Second                                        
bar       one        -0.452982 -1.872641  0.248450 -0.319433
          two        -0.460388 -0.136089 -0.408048  0.998774
baz       one         0.358206 -0.319344 -2.052081 -0.424957
          two        -0.823811 -0.302336  1.158968  0.272881
foo       one        -0.098048 -0.799666  0.969043 -0.595635
          two        -0.358485  0.412011 -0.667167  1.010457
qux       one         1.176911  1.578676  0.350719  0.093351
          two         0.241956  1.082138 -0.516898 -0.196605

.xs एक level (या तो कहा गया स्तर या एक पूर्णांक का नाम), और एक axis : पंक्तियों के लिए 0, स्तंभों के लिए 1 को स्वीकार करता है।

.xs दोनों के लिए उपलब्ध है pandas.Series और pandas.DataFrame ।

पंक्तियों पर चयन:

In [2]: df.xs('two', level='Row_Second', axis=0)
Out[2]:  
Col_First          A                   B          
Col_Second         i        ii         i        ii
Row_First                                         
bar        -0.460388 -0.136089 -0.408048  0.998774
baz        -0.823811 -0.302336  1.158968  0.272881
foo        -0.358485  0.412011 -0.667167  1.010457
qux         0.241956  1.082138 -0.516898 -0.196605

स्तंभों पर चयन:

In [3]: df.xs('ii', level=1, axis=1)
Out[3]:
Col_First                    A         B
Row_First Row_Second                    
bar       one        -1.872641 -0.319433
          two        -0.136089  0.998774
baz       one        -0.319344 -0.424957
          two        -0.302336  0.272881
foo       one        -0.799666 -0.595635
          two         0.412011  1.010457
qux       one         1.578676  0.093351
          two         1.082138 -0.196605

.xs केवल चयन के लिए काम करता है, असाइनमेंट संभव नहीं है (हो रही है, सेटिंग नहीं): for

In [4]: df.xs('ii', level='Col_Second', axis=1) = 0
  File "<ipython-input-10-92e0785187ba>", line 1
    df.xs('ii', level='Col_Second', axis=1) = 0
                                               ^
SyntaxError: can't assign to function call

.Loc और स्लाइसर का उपयोग करना

.xs विधि के विपरीत, यह आपको मान निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। स्लाइसर का उपयोग करते हुए अनुक्रमणिका 0.14.0 संस्करण के बाद से उपलब्ध है।

In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
          ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
idx_row = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['Row_First', 'Row_Second'])
idx_col = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'], ['i', 'ii']], names=['Col_First','Col_Second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,4), index=idx_row, columns=idx_col)

Out[1]:
Col_First                    A                   B          
Col_Second                   i        ii         i        ii
Row_First Row_Second                                        
bar       one        -0.452982 -1.872641  0.248450 -0.319433
          two        -0.460388 -0.136089 -0.408048  0.998774
baz       one         0.358206 -0.319344 -2.052081 -0.424957
          two        -0.823811 -0.302336  1.158968  0.272881
foo       one        -0.098048 -0.799666  0.969043 -0.595635
          two        -0.358485  0.412011 -0.667167  1.010457
qux       one         1.176911  1.578676  0.350719  0.093351
          two         0.241956  1.082138 -0.516898 -0.196605

पंक्तियों पर चयन :

In [2]: df.loc[(slice(None),'two'),:]
Out[2]: 
Col_First                    A                   B          
Col_Second                   i        ii         i        ii
Row_First Row_Second                                        
bar       two        -0.460388 -0.136089 -0.408048  0.998774
baz       two        -0.823811 -0.302336  1.158968  0.272881
foo       two        -0.358485  0.412011 -0.667167  1.010457
qux       two         0.241956  1.082138 -0.516898 -0.196605

स्तंभों पर चयन:

In [3]: df.loc[:,(slice(None),'ii')]
Out[3]: 
Col_First                    A         B
Col_Second                  ii        ii
Row_First Row_Second                    
bar       one        -1.872641 -0.319433
          two        -0.136089  0.998774
baz       one        -0.319344 -0.424957
          two        -0.302336  0.272881
foo       one        -0.799666 -0.595635
          two         0.412011  1.010457
qux       one         1.578676  0.093351
          two         1.082138 -0.196605

दोनों अक्ष पर चयन :

In [4]: df.loc[(slice(None),'two'),(slice(None),'ii')]
Out[4]: 
Col_First                    A         B
Col_Second                  ii        ii
Row_First Row_Second                    
bar       two        -0.136089  0.998774
baz       two        -0.302336  0.272881
foo       two         0.412011  1.010457
qux       two         1.082138 -0.196605

असाइनमेंट कार्य (इसके विपरीत .xs ):

In [5]: df.loc[(slice(None),'two'),(slice(None),'ii')]=0
         df
Out[5]: 
Col_First                    A                   B          
Col_Second                   i        ii         i        ii
Row_First Row_Second                                        
bar       one        -0.452982 -1.872641  0.248450 -0.319433
          two        -0.460388  0.000000 -0.408048  0.000000
baz       one         0.358206 -0.319344 -2.052081 -0.424957
          two        -0.823811  0.000000  1.158968  0.000000
foo       one        -0.098048 -0.799666  0.969043 -0.595635
          two        -0.358485  0.000000 -0.667167  0.000000
qux       one         1.176911  1.578676  0.350719  0.093351
          two         0.241956  0.000000 -0.516898  0.000000