TLDR

df.loc[(level_1_indices_list, level_2_indices_list), :]

在这种情况下：

df.loc[(['California','Texas'], ['2010']), :]

下面是一个更详细的版本。

# import packages & set seed
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(42)

创建示例数据框

使用熊猫文档：

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

s = pd.Series(np.random.randn(8), index=arrays)

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

看起来像：

使用多索引切片

有了df您就可以做到：

df.loc[(['qux','foo'], 'one'), :]

为了保持符号一致性，您可以[]在切片的第二个元素上使用：

df.loc[(['qux','foo'], ['one']), :]

这将产生相同的结果。

这是：

（选择'one'等效于2010在中进行选择df。['qux','foo']应该等效于选择['California'，'Texas']。基于此，我认为您可以将此处的步骤应用于您的数据。）

这也可能会有所帮助。