python – 如何在切割其DataFrame后更新pandas MultiIndex的级别？

我有一个带有pandas MultiIndex的Dataframe：

In [1]: import pandas as pd
In [2]: multi_index = pd.MultiIndex.from_product([['CAN','USA'],['total']],names=['country','sex'])
In [3]: df = pd.DataFrame({'pop':[35,318]},index=multi_index)
In [4]: df
Out[4]:
               pop
country sex
CAN     total   35
USA     total  318

然后我从该DataFrame中删除一些行：

In [5]: df = df.query('pop > 100')

In [6]: df
Out[6]:
               pop
country sex
USA     total  318

但是当我咨询MutliIndex时,它仍然有两个国家的水平.

In [7]: df.index.levels[0]
Out[7]: Index([u'CAN', u'USA'], dtype='object')

我可以用一种相当奇怪的方式解决这个问题：

In [8]: idx_names = df.index.names

In [9]: df = df.reset_index(drop=False)

In [10]: df = df.set_index(idx_names)

In [11]: df
Out[11]:
               pop
country sex
USA     total  318

In [12]: df.index.levels[0]
Out[12]: Index([u'USA'], dtype='object')

但这似乎相当混乱.有没有更好的方法让我失踪？

解决方法:

这是以前咬过我的东西.出于性能和哲学原因,删除列或行不会更改基础MultiIndex,这正式不被视为错误(read more here).简短的回答是开发人员说“这不是MultiIndex的用途”.如果您需要修改后的MultiIndex级别的内容列表,例如迭代或检查是否包含某些内容,您可以使用：

df.index.get_level_values(<levelname>)

这将返回该索引级别中的当前活动值.

所以我想这里的“技巧”是API原生方式是使用get_level_values而不仅仅是.index或.columns