pandas.DataFrame.xs方法的用途

pandas.DataFrame.xs 是 Pandas 库中 DataFrame 类的一个方法，用于从 DataFrame 中按标签选择数据。

方法的作用

xs 方法（全称是 "cross-section"）用于通过标签选择数据，它可以从 DataFrame 的行或列中提取特定的切片。与 loc 或 iloc 不同，xs 方法可以直接指定要提取的轴（行或列），并且可以更方便地处理多级索引（MultiIndex）。

方法的基本用法

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DataFrame.xs(key, axis=0, drop_level=None)

• key：要选择的标签。
• axis：指定选择的轴。axis=0 表示按行标签选择，axis=1 表示按列标签选择。
• drop_level：在多级索引中，是否删除选择的索引级别。

示例

示例 1：按行标签选择

假设有一个 DataFrame：

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import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
index = ['row1', 'row2', 'row3']
df = pd.DataFrame(data, index=index)
print(df)

输出：

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       A  B  C
row1   1  4  7
row2   2  5  8
row3   3  6  9

使用 xs 按行标签选择：

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selected_row = df.xs('row2', axis=0)
print(selected_row)

输出：

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A    2
B    5
C    8
Name: row2, dtype: int64

示例 2：按列标签选择

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selected_column = df.xs('B', axis=1)
print(selected_column)

输出：

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row1    4
row2    5
row3    6
Name: B, dtype: int64

示例 3：多级索引

假设有一个多级索引的 DataFrame：

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data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8]
}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('row1', 'sub1'), ('row1', 'sub2'), 
                                   ('row2', 'sub1'), ('row2', 'sub2')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
print(df)

输出：

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             A  B
row1 sub1   1  5
     sub2   2  6
row2 sub1   3  7
     sub2   4  8

使用 xs 选择多级索引中的某一级：

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selected_level = df.xs('row1', level=0)
print(selected_level)

输出：

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       A  B
sub1   1  5
sub2   2  6

总结

pandas.DataFrame.xs 是 DataFrame 类的一个方法，用于按标签选择数据，支持按行或列选择，并且在处理多级索引时非常方便。