iloc與Pandas的MultiIndex索引結(jié)合

iloc 是基于整數(shù)位置的索引，而 Pandas 的 MultiIndex 是基于多級(jí)標(biāo)簽的索引

首先，我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)具有 MultiIndex 的 DataFrame：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)具有 MultiIndex 的 DataFrame
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)], names=['letter', 'number'])
data = pd.DataFrame({'value': [10, 20, 30, 40]}, index=index)
print(data)

輸出：

         value
letter number
A      1       10
       2       20
B      1       30
       2       40

現(xiàn)在，我們可以使用 iloc 和 MultiIndex 結(jié)合進(jìn)行索引。為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們需要將 MultiIndex 轉(zhuǎn)換為整數(shù)索引。我們可以使用 pd.IndexSlice（或簡(jiǎn)寫為 idx）來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)：

# 使用 pd.IndexSlice 進(jìn)行索引
idx = pd.IndexSlice
row_indexer = idx['A', :]  # 選擇 letter='A' 的所有行
col_indexer = idx[:, 'value']  # 選擇所有列中名為 'value' 的列

# 使用 iloc 進(jìn)行索引
result = data.loc[row_indexer, col_indexer].iloc[0]
print(result)

輸出：

value    10
Name: (A, 1), dtype: int64

在這個(gè)例子中，我們首先使用 pd.IndexSlice 創(chuàng)建了兩個(gè)切片器：row_indexer 和 col_indexer。然后，我們使用 loc 方法根據(jù)這些切片器選擇數(shù)據(jù)，并使用 iloc 方法獲取第一行的值。