MultiIndexを使用したPandasデータフレーム：文字列がインデックスレベルに含まれているかどうか確認してください

Question

たとえば、私はdocumentationから取った、次のようなマルチインデックスのパンダデータフレームを持っています。

次のようになります

import numpy as np 
import pandas as pd 

arrays = [np.array(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux']), 
      np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])] 

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=arrays) 

：

   0   1   2   3 
bar one -0.096648 -0.080298 0.859359 -0.030288 
    two 0.043107 -0.431791 1.923893 -1.544845 
baz one 0.639951 -0.008833 -0.227000 0.042315 
    two 0.705281 0.446257 -1.108522 0.471676 
foo one -0.579483 -2.261138 -0.826789 1.543524 
    two -0.358526 1.416211 1.589617 0.284130 
qux one 0.498149 -0.296404 0.127512 -0.224526 
    two -0.286687 -0.040473 1.443701 1.025008 

は今、私は唯一の「NE」はマルチインデックスの第二のレベルに含まれている行をしたいです。

（部分的に）含まれている文字列に対してマルチインデックスをスライスする方法はありますか？

Answer 1

あなたが好きなマスクを適用することができます返す

df = df.iloc[df.index.get_level_values(1).str.contains('ne')] 

：

bar one -0.143200 0.523617 0.376458 -2.091154 
baz one -0.198220 1.234587 -0.232862 -0.510039 
foo one -0.426127 0.594426 0.457331 -0.459682 
qux one -0.875160 -0.157073 -0.540459 -1.792235 

EDIT： それはまた、複数のレベルに論理的なマスクを適用することが可能であり、例えば：

df = df.iloc[(df.index.get_level_values(0).str.contains('ba')) | (df.index.get_level_values(1).str.contains('ne'))] 

を

返品：

bar one 0.620279 1.525277 0.379649 -0.032608 
    two 0.465240 -0.190038 0.795730 1.720368 
baz one 0.986828 -0.080394 -0.303319 0.747483 
    two 0.487534 1.597006 0.114551 0.299502 
foo one -0.085700 0.112433 0.704043 0.264280 
qux one -0.291758 -1.071669 0.794354 -1.805530