Python pandas之多级索引取值详解
作者：宿者朽命
这篇文章主要为大家介绍了Python pandas之多级索引取值，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助
最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。
windows 10
python 3.8
pandas 1.2.4
给定一份多级索引数据，查找指定值。
数据提取在pandas中，或者说在python中就是索引式提取，在单层索引中采用
.loc
或
.iloc
方法已经非常常见了，然而在索引层次多了之后却有点不知所措，也只需要将各个索引看成整体进行提取就行。
这里先给出一个比较笨拙的方法，先将索引进行重置为列数据，通过列取得bool条件再进行提取
datac.reset_index(inplace=True)
datac[(datac['School'] == 'S_2') & (datac['Class'] == 'C_3')]
可以看到通过该类方法可以成功取到对应值
当然也可以采用.query方法进行条件筛选
datac.reset_index(inplace=True)
datac.query("School == 'S_1' and Class == 'C_3'")
既然为多级索引，pandas也会有对应的取值方式，既可以用链式调用的方式，也可以通过元组进行提取，首先看看多级索引的输出值：
是一个MultiIndex类型数据，其元素都是元组，即也能通过元组的方式进行索引调取
这两种都一个共同的特点，从左到右，要先外层再内层，否则会报KeyError错误
# 链式调用
datac.loc['S_1'].loc['C_1']
# 元组作为索引调用
datac.loc[('S_3', 'C_1'), :]
tips:
1.多层索引，即列名上方有层次结构也可以按这种方式进行提取。
2.想越过外层索引提取内层索引需要交换索引顺序才能顺利提取。
