Pandas中iloc与数据框多层级索引

在 Pandas 中，iloc 是基于位置的索引器，用于通过整数位置选择数据

以下是一个使用多层级索引的数据框的例子：

import pandas as pd

# 创建一个多层级索引的数据框
data = {
    "A": [1, 2, 3, 4],
    "B": [5, 6, 7, 8]
}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", 0), ("a", 1), ("b", 0), ("b", 1)])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
print(df)

输出结果：

     A  B
a 0  1  5
  1  2  6
b 0  3  7
  1  4  8

现在，我们可以使用 iloc 根据位置选择数据：

# 选择第 1 行（基于位置的索引）
row_1 = df.iloc[1]
print(row_1)

输出结果：

A    2
B    6
Name: (a, 1), dtype: int64

要使用 iloc 选择多层级索引的数据，你需要提供每个层级的位置。例如，要选择 (‘a’, 1) 位置的数据，你可以这样做：

# 选择 ('a', 1) 位置的数据
a_1_data = df.iloc[[0, 1]]
print(a_1_data)

输出结果：

     A  B
a 0  1  5
  1  2  6

请注意，这里我们使用了列表 [0, 1]，因为我们想要选择多行。如果你只想选择一行，可以直接使用整数位置，如 df.iloc[0]。