【Task03】Pandas學習打卡
前言
上一章的內容主要有：
- pandas兩種基本的資料結構：Series 和 DataFrame 及它們的一些重要屬性和方法
- pandas中的I/O方法
- 視窗物件的簡單介紹和使用
在本次學習中，我們主要聚焦於Series和DataFrame中的一些索引操作。比如：
- 通過索引訪問Series、DataFrame中指定的元素
- 隨機訪問Series、DataFrame中的陣列
- 多級索引的構造和訪問
- 索引層的交換和刪除
- 索引值和名的修改
- 索引的設定和重置
- 索引的運算
希望通過學會“索引”的相關知識，讓我們對一組資料能擁有精準“打擊”的功能。
一、索引器
這一節主要講解如何在不改變資料的前提下，利用索引對資料進行 指定 和 非指定（隨機） 提取：
1.Series資料的行索引
先考慮Series型別的資料，對於一個包含shape為(5,)ndarray型別的Series資料，其直觀表現形式如下：
那麼對它進行索引訪問，返回結果勢必只有3種情況：
- 目標索引不存在，報錯
- 長度為1，型別為標量
- 長度大於1，型別依然為Series
接下來讓我們舉例說明：
1）按值訪問
我們可以通過s[索引名] 和 .索引名 去訪問，但需要注意的是後者需要保證索引名中不含有空格：
>>> s = pd.Series(np.arange(1,8),index=['a','b','a','a','a','c',' d'])
>>> print(s)
a 1
b 2
a 3
a 4
a 5
c 6
d 7
dtype: int32
>>> print(s[' d'])
7
>>> print(s[' d'])
SyntaxError: invalid syntax
所以，接下來我們只介紹s[索引名] 這種方式，因為它具有一定的穩定性：
>>> s = pd.Series(np.arange(1,7),index=['a','b','a','a','a','c'])
>>> s
a 1
b 2
a 3
a 4
a 5
c 6
dtype: int32
>>> try:
>>> res = s['d']
>>> except Exception as e:
>>> Err_Msg = e
>>> Err_Msg
KeyError('d')
# 情況2 返回結果為標量
2 <class 'numpy.int32'>
>>> res = s['b']
>>> print(res,type(res))
# 情況3 返回結果為Series
>>> res = s['a']
>>> print(res,type(res))
a 1
a 3
a 4
a 5
dtype: int32 <class 'pandas.core.series.Series'>
我們可以看到，由於Series的index的值並無唯一性，所以按值訪問Series有可能得到不止一行的返回結果。
更進一步，我們可以按值對Series進行組合訪問：
>>> res = s[['b','c']]
>>> print(res,type(res))
b 2
c 6
dtype: int32 <class 'pandas.core.series.Series'>
另外，還有一種訪問方法可以取出兩個值之間的資料：
>>> res = s['b':'c':2]
>>> print(res,type(res))
b 2
a 4
c 6
dtype: int32 <class 'pandas.core.series.Series'>
注意這裡的索引值在無序狀態下要保持唯一性，否則：
>>> try:
>>> res = s['a':'c':2]
>>> except Exception as e:
>>> Err_Msg = e
>>> Err_Msg
KeyError("Cannot get left slice bound for non-unique label: 'a'")
如果不保證唯一性，但仍想正常訪問，要提前使用sort_index()對index進行排序：
>>> s.sort_index()['a':'c':2]
a 1
a 4
b 2
dtype: int32
另外需要注意的點是這種方式包含左右兩端，且start點訪問的是第一個出現的，end點訪問的是最後一個出現的，如：
>>> s = pd.Series(np.arange(1,7),index=['a','b','a','a','a','b'])
>>> s.sort_index()['a':'b']
a 1
a 3
a 4
a 5
b 2
b 6
dtype: int32
2）按位置訪問
按位置訪問其實和Python原生語法中對list陣列的訪問類似，這裡只舉幾個例子：
>>> s = pd.Series(np.arange(1,7),index=['a','b','a','a','a','c'])
>>> s[0]
1
>>> s[[0,2]]
a 1
a 3
dtype: int32
>>> s[0:3]
a 1
b 2
a 3
dtype: int32
我們可以看到按位置訪問與按值訪問不同，是“一個蘿蔔一個坑”，即輸入的索引數量和輸出的資料數量保持等比例。
注意，上面兩種訪問方式不能同時使用：
>>> s[['b',2]]
2.DataFrame的列索引
對於DataFrame的列索引，以.data/learn_pandas.csv為目標資料舉例說明：
>>> df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv',usecols=['School', 'Grade', 'Name', 'Gender', 'Weight', 'Transfer'])
>>> df
下面兩種訪問方式是等價的：
>>> res = df['School'].head(3)
>>> print(res,type(res))
0 Shanghai Jiao Tong University
1 Peking University
2 Shanghai Jiao Tong University
Name: School, dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>
>>> res = df.School.head(3)
>>> print(res,type(res))
0 Shanghai Jiao Tong University
1 Peking University
2 Shanghai Jiao Tong University
Name: School, dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'>
但是對於列名中含有空格的列，與Series訪問一致，只能通過s[列名] 去訪問：
我們偷偷進入資料檔案中，把列名School改成School Name，儲存後進行訪問：
>>> df.'School Name'
SyntaxError: invalid syntax
>>> df.School Name
SyntaxError: invalid syntax
>>> df['School Name'].head()
0 Shanghai Jiao Tong University
1 Peking University
2 Shanghai Jiao Tong University
3 Fudan University
4 Fudan University
Name: School Name, dtype: object
只有第三種方式可以，驗證完之後我們再偷偷把School Name改回School。
另外，我們仍然可以通過列名組合去訪問多個列：
>>> print(df[['School','Gender']].head(3))
School Gender
0 Shanghai Jiao Tong University Female
1 Peking University Male
2 Shanghai Jiao Tong University Male
但DataFrame資料不能按位置去訪問：
>>> df[0]
KeyError: 0
簡單說一下我的理解:
#列印前兩行的nd型別資料
>>> df.head(2).values
array([['Shanghai Jiao Tong University', 'Freshman', 'Gaopeng Yang',
'Female', 46.0, 'N'],
['Peking University', 'Freshman', 'Changqiang You', 'Male', 70.0,
'N']], dtype=object)
那是由於DataFrame和Series的值都是ndarray型別陣列，在一維的情況下，我們可以把Series資料想象成一維陣列，按位置訪問即可返回標量。但在二維情況下，每一條資料與列不匹配，它代表的是由每個列屬性組成的單條行資料，因此df[0]如果真的生效，訪問的也與列無關，是單行資料，但是我們可以自行按列的位置拿到資料：
>>> def getCol(data,i):
>>> return pd.Series(data.values[:,i])
>>> print(getCol(df,0).head(3))
0 Shanghai Jiao Tong University
1 Peking University
2 Shanghai Jiao Tong University
dtype: object
3.loc索引器
loc索引器能提供更方便的索引訪問，我們依然用DataFrame資料作為案例使用，我們事先先把Name列設定為行索引方便舉例：
>>> df.set_index('Name',inplace=True)
>>> df.head(3)
loc的使用方法大致分為五種情況：
#情況1 訪問單個行索引 下面的寫法是等價的 只給出一次列印
>>> print(df.loc['Mei Sun'])
>>> print(df.loc['Mei Sun',:])
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Mei Sun Shanghai Jiao Tong University Senior Male 89.0 N
Mei Sun Shanghai Jiao Tong University Junior Female 50.0 N
#情況2 訪問多個行索引
>>> print(df.loc[['Mei Sun','Li Zhao']])
>>> print(df.loc[['Mei Sun','Li Zhao'],:])
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Mei Sun Shanghai Jiao Tong University Senior Male 89.0 N
Mei Sun Shanghai Jiao Tong University Junior Female 50.0 N
Li Zhao Tsinghua University Senior Female 50.0 N
#情況3 切片訪問
>>> print(df.loc['Gaojuan You':'Gaoqiang Qian','Grade':'Transfer'])
Grade Gender Weight Transfer
Name
Gaojuan You Sophomore Male 74.0 N
Xiaoli Qian Freshman Female 51.0 N
Qiang Chu Freshman Female 52.0 N
Gaoqiang Qian Junior Female 50.0 N
#情況4 通過布林列表訪問
>>> print(df.loc[df.Gender == 'Male'].head(3))
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Changqiang You Peking University Freshman Male 70.0 N
Mei Sun Shanghai Jiao Tong University Senior Male 89.0 N
Gaojuan You Fudan University Sophomore Male 74.0 N
#情況5 通過函式訪問
>>> def condition(x):
>>> condition_1 = x.Gender == 'Female'
>>> condition_2 = x.Grade == 'Freshman'
>>> return condition_1 & condition_2
>>> print(df.loc[condition].head(3))
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Gaopeng Yang Shanghai Jiao Tong University Freshman Female 46.0 N
Xiaoli Qian Tsinghua University Freshman Female 51.0 N
Qiang Chu Shanghai Jiao Tong University Freshman Female 52.0 N
注意在前三種情況中，loc的形式為loc[A,B]，其中A表示行索引，B表示列索引（可不顯式指出），且A和B均可使用[,]、[:]方式進行組合和切片訪問。
在第四種情況中，其實loc[A]中的A為一個dtype為布林型別的Series資料。
而在第五種情況中，函式的入參其實代表整個DataFrame資料。
4.iloc索引器
iloc索引器的用法基本上和loc索引器的用法保持一致，不同的是iloc[A,B]中A和B是由位置而不是值構成的：
#情況1 訪問單行單列
>>> print(df.iloc[1,0])
Peking University
#情況2 訪問多行多列
>>> print(df.iloc[[0,1],[1,2]])
Grade Gender
Name
Gaopeng Yang Freshman Female
Changqiang You Freshman Male
#情況3 利用切片訪問多行多列
>>> print(df.iloc[0:2,1:3])
Grade Gender
Name
Gaopeng Yang Freshman Female
Changqiang You Freshman Male
#情況4 利用布林列表訪問
>>> print(df.iloc[(df.Gender == 'Female').values].tail(3))
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Xiaojuan Sun Fudan University Junior Female 46.0 N
Li Zhao Tsinghua University Senior Female 50.0 N
Chengqiang Chu Shanghai Jiao Tong University Senior Female 45.0 N
#情況5 通過函式訪問
>>> def condition(x):
>>> condition_1 = x.Gender == 'Female'
>>> condition_2 = x.Grade == 'Freshman'
>>> return (condition_1 & condition_2).values
>>> print(df.loc[condition].head(3))
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Gaopeng Yang Shanghai Jiao Tong University Freshman Female 46.0 N
Xiaoli Qian Tsinghua University Freshman Female 51.0 N
Qiang Chu Shanghai Jiao Tong University Freshman Female 52.0 N
可以看到，iloc的用法與loc大體相同，這裡注意情況4和情況5，返回的Series型別要通過.values轉為nd型別才可以正常使用。
5.query方法
query方法的使用類似於資料庫SQL語句，對於列名，我們無需在前面加上DataFrame的變數名，而是直接寫出即可訪問，舉例：
# 例1 獲得清華女生的資訊
>>> query1 = '((School == "Tsinghua University") & (Gender == "Female"))'
>>> print(df.query(query1).head(3))
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Xiaoli Qian Tsinghua University Freshman Female 51.0 N
Gaoqiang Qian Tsinghua University Junior Female 50.0 N
Changli Zhang Tsinghua University Freshman Female 48.0 N
#例2 在引數中直接呼叫Series方法:獲取體重最輕的學生資訊
>>> query2 = 'Weight == Weight.min()'
>>> print(df.query(query2).head(3))
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Gaomei Lv Fudan University Senior Female 34.0 N
Peng Han Peking University Sophomore Female 34.0 NaN
Xiaoli Chu Shanghai Jiao Tong University Junior Female 34.0 N
#例3 引用外部變數
>>> low, high =60, 70
>>> print(df.query('Weight.between(@low, @high)').head(3))
School Grade Gender Weight Transfer
Name
Changqiang You Peking University Freshman Male 70.0 N
Xiaoqiang Qin Tsinghua University Junior Male 68.0 N
Peng Wang Tsinghua University Junior Male 65.0 N
這裡注意條件判斷之間要用括號括起來，在語句中可以直接呼叫Series的方法。
6.隨機抽樣
sample方法可以對資料進行抽樣，以Series資料為例：
>>> s = pd.Series(np.arange(1,7),index=['a','b','a','a','a','c'])
>>> p = [0.1,0.2,0.1,0.1,0.2,0.3]
>>> s.sample(3, replace = True, weights = p)
b 2
c 6
b 2
dtype: int32
其中3表示抽樣次數，replace表示每次抽完是否放回，weights表示每個樣本抽中的概率。
二、多級索引
1.多級索引結構及其相應屬性
多級索引，顧名思義，就是指行索引或列索引不止一層。
首先利用剛才的學生資料集構造多級索引：
>>> np.random.seed(20201222)
>>> multi_index = pd.MultiIndex.from_product([list('ABC'), df.Gender.unique()], names=('School', 'Gender'))
>>> multi_column = pd.MultiIndex.from_product([['Height', 'Weight'], df.Grade.unique()], names=('Indicator', 'Grade'))
>>> df_multi = pd.DataFrame(np.c_[(np.random.randn(6,4)*5 + 163).tolist(), (np.random.randn(6,4)*5 + 65).tolist()],
index = multi_index, columns = multi_column).round(1)
>>> df_multi
我們可以看到，列印出的表格中增加了索引層數，而且還多了索引的名，紅色框表示列索引的名字，藍色框表示行索引的名字，我們利用程式碼訪問一下試試：
#行索引相關屬性
>>> print(df_multi.index)
MultiIndex([('A', 'Female'),
('A', 'Male'),
('B', 'Female'),
('B', 'Male'),
('C', 'Female'),
('C', 'Male')],
names=['School', 'Gender'])
>>> print(df_multi.index.names)
['School', 'Gender']
>>> print(df_multi.index.values)
[('A', 'Female') ('A', 'Male') ('B', 'Female') ('B', 'Male')
('C', 'Female') ('C', 'Male')]
#列索引相關屬性
>>> print(df_multi.columns)
MultiIndex([('Height', 'Freshman'),
('Height', 'Senior'),
('Height', 'Sophomore'),
('Height', 'Junior'),
('Weight', 'Freshman'),
('Weight', 'Senior'),
('Weight', 'Sophomore'),
('Weight', 'Junior')],
names=['Indicator', 'Grade'])
>>> print(df_multi.columns.names)
['Indicator', 'Grade']
>>> print(df_multi.columns.values)
[('Height', 'Freshman') ('Height', 'Senior') ('Height', 'Sophomore')
('Height', 'Junior') ('Weight', 'Freshman') ('Weight', 'Senior')
('Weight', 'Sophomore') ('Weight', 'Junior')]
#列索引的第二層索引值
print(df_multi.columns.get_level_values(1))
在第三個例子中，我們可以通過columns.get_level_values()方法去訪問指定層的索引值。
2.loc索引器在多級索引中的使用
loc索引在多級索引中的使用與單級索引中的使用是有共通性的，我們仍採用上一節的資料舉例說明：
這是訪問單行資料：
>>> df_multi.loc[('A','Female')]
Indicator Grade
Height Freshman 172.1
Senior 166.6
Sophomore 158.6
Junior 164.7
Weight Freshman 56.8
Senior 66.8
Sophomore 61.5
Junior 61.3
Name: (A, Female), dtype: float64
這是訪問多個單資料：
>>> df_multi.loc[[('A','Female'),('C','Male')]]
這是訪問指定行+列的資料：
>>> df_multi.loc[['A','C'],['Height','Weight']]
這裡通過布林列表訪問行的操作與單級索引一致，所以不再給出。
3.IndexSlice物件
IndexSlice物件可以對多層索引每層進行切片並且允許在loc中將不同型別的訪問方式組合進行使用，主要分為兩種使用方式idx[A,B]型和[idx[A,B],idx[C,D]]型。
先定義一個擁有多級索引的Df變數：
>>> np.random.seed(20201222)
>>> L1,L2 = ['A','B','C'],['a','b','c']
>>> mul_index1 = pd.MultiIndex.from_product([L1,L2],names=('Upper', 'Lower'))
>>> L3,L4 = ['D','E','F'],['d','e','f']
>>> mul_index2 = pd.MultiIndex.from_product([L3,L4],names=('Big', 'Small'))
>>> df_ex = pd.DataFrame(np.random.randint(-9,10,(9,9)), index=mul_index1, columns=mul_index2)
>>> df_ex
1）idx[A,B]型
>>> idx = pd.IndexSlice
>>> df_ex.loc[idx['B':,('E','e'):]]
引數中的A在這裡指的是‘B’:，它表示行索引從B開始一直到結尾；引數中的B在這裡指的是('E','e'):，他表示從列索引(E,e)開始一直到結尾。
2）[idx[A,B],idx[C,D]]型
df_ex.loc[idx[:'B','b':],idx['E':,'e':]]
引數中的A在這裡指的是:'B'，它表示行索引的第一層從開始一直到B；引數中的B在這裡指的是'b':，他表示行索引的第二層從b開始到第二層的結尾；引數中的C在這裡指的是'E'，它表示列索引的第一層從E一直到結尾；引數中的D在這裡指的是'e':，他表示列索引的第二層從e開始到第二層的結尾。
4.多級索引的構造
這裡的構造用三種方式：
#第一種：利用元組列表進行構建
>>> index_names = ['First','Second']
>>> data_tuple = [('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')]
>>> idx = pd.MultiIndex.from_tuples(data_tuple,names=index_names)
>>> print(idx)
MultiIndex([('A', 'a'),
('A', 'b'),
('B', 'a'),
('B', 'b')],
names=['First', 'Second'])
#第二種：利用雙層列表進行構建
>>> data_list = [list('abcd'),list('ABCD')]
>>> idx = pd.MultiIndex.from_arrays(data_list,names=index_names)
>>> print(idx)
MultiIndex([('a', 'A'),
('b', 'B'),
('c', 'C'),
('d', 'D')],
names=['First', 'Second'])
#第三種：利用多個列表的交叉組合進行構建
>>> idx = pd.MultiIndex.from_product([['A','B'],['a','b']],names=index_names)
>>> print(idx)
MultiIndex([('A', 'a'),
('A', 'b'),
('B', 'a'),
('B', 'b')],
names=['First', 'Second'])
三、索引的常用方法
首先先構造一個多級索引的表：
>>> np.random.seed(20201222)
>>> L1,L2,L3 = ['A','B'],['a','b'],['alpha','beta']
>>> mul_index1 = pd.MultiIndex.from_product([L1,L2,L3], names=('Upper', 'Lower','Extra'))
>>> L4,L5,L6 = ['C','D'],['c','d'],['cat','dog']
>>> mul_index2 = pd.MultiIndex.from_product([L4,L5,L6], names=('Big', 'Small', 'Other'))
>>> df_ex = pd.DataFrame(np.random.randint(-9,10,(8,8)), index=mul_index1, columns=mul_index2)
>>> df_ex
1.索引層的交換和刪除
針對行索引，進行不同層的交換：
>>> df_ex.swaplevel(1,2,axis=0)
這裡採用swaplevel()方法進行交換，前面兩個參數列示需要交換的層數，以最外層為0，axis代表需要交換的軸，0代表行，1代表列。
但是這種方法只能交換2層，如果想要交換多層可以使用reorder_levels()方法：
>>> df_ex.reorder_levels([2,1,0],axis=1)
這裡只講第一個引數，對於三層來說原始的層排列是[0,1,2]，第一個引數的作用是用來指定目標層的排列，比如例子裡的[2,1,0]就是指將列索引的不同層顛倒過來。
我們也可以刪除行或列索引中指定的某層索引：
>>> df_ex.droplevel(1,axis=0)
2.索引屬性的修改
我們可以通過rename_axis和rename修改索引的名和值：
>>> df_ex.rename_axis(index={'Upper':'upper'}, columns={'Other':'other'})
>>> df_ex.rename(columns={'dog':'not_dog'}, level=2).head()
3.索引的設定與重置
df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv',usecols=['School', 'Grade', 'Name', 'Gender', 'Weight', 'Transfer'])
df.set_index('School')
df.set_index('School').reset_index()
4.索引的變形
新建案例Df：
df_reindex = pd.DataFrame({"Weight":[60,70,80], "Height":[176,180,179]}, index=['1001','1003','1002'])
df_reindex
df_reindex.reindex(index=['1001','1002','1003','2020'], columns=['Weight','School'])
df_existed = pd.DataFrame(index=['1001','1002','1003','2020'], columns=['Weight','Loction'])
df_reindex.reindex_like(df_existed)
四、索引運算
>>> df_set_1 = pd.DataFrame([[0,1],[1,2],[3,4]], index = pd.Index(['a','b','a'],name='id1'))
>>> df_set_2 = pd.DataFrame([[5,1],[6,2],[3,4]], index = pd.Index(['a','c','d'],name='id2'))
>>> id1, id2 = df_set_1.index.unique(), df_set_2.index.unique()
>>> print(id1.intersection(id2))
Index(['a'], dtype='object')
>>> print(id1.union(id2))
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
>>> print(id1.difference(id2))
Index(['b'], dtype='object')
>>> print(id1.symmetric_difference(id2))
Index(['b', 'c', 'd'], dtype='object')
分別表示交集、並集、差集、並集減去交集
練習
Ex-1 公司員工資料集
df = pd.read_csv('data/company.csv')
Ex-1-1 多條件篩選
#EX1-1：
#解法1
df.query('age <= 40 and (department == "Dairy" or department == "Bakery") and gender == "M"')
#解法2
def condition(x):
condition_1 = x.age <= 40
condition_2 = x.department.isin(['Dairy','Bakery'])
condition_3 = x.gender == 'M'
return condition_1 & condition_2 & condition_3
df.loc[condition]
#解法3
df.loc[(df.age <= 40) & (df.gender == 'M') & (df.department.isin(['Dairy','Bakery']))]
Ex-1-2 多行多列篩選
#利用iloc索引
df[df.EmployeeID%2!=0].iloc[[0,1,-2]]
Ex-1-3-1 交換索引不同層
#EX1-3-1：
#獲取所有列名，之後有用
column_names = df.columns.values
a = list(column_names[-3:])
#設定索引
df.set_index(a,inplace=True)
df
Ex-1-3-2 恢復行索引的中間層
df.reset_index(column_names[-2],inplace=True)
df
Ex-1-3-3 修改索引名
df.rename_axis(index = {column_names[-1]:'Gender'},inplace = True)
df
Ex-1-3-4 合併索引
new_idx= df.index.map(lambda x:x[0]+'_'+x[1])
df.index = new_idx
df
Ex-1-3-5 索引拆分
new_idx = df.index.map(lambda x:tuple(x.split('_')))
df.index = new_idx
df
Ex-1-3-6 修改索引的名
df.rename_axis([column_names[-3],column_names[-1]],inplace = True)
df
Ex-1-3-7 恢復預設索引並恢復列的相對位置
#去掉所有index 恢復預設
df = df.reset_index()
#重新按原順序將列排序
df = df[column_names]
df
Ex-2 巧克力資料集
df = pd.read_csv('data/chocolate.csv')
df
Ex-2-1 索引名修改
df = df.rename(lambda x:x.replace('\n',' '),axis=1)
df
#另一種表達形式
df = df.rename(columns=lambda x:x.replace('\n',' '))
df
Ex-2-2 列索引訪問
#對Cocoa Percent列進行處理 轉換成float型 注意apply方法無inplace引數 只能重新賦值
df['Cocoa Percent'] = df['Cocoa Percent'].apply(lambda x:float(x[:-1]))
df['Review Date'] = df['Review Date'].apply(lambda x:int(x))
dates = df['Review Date'].unique()
company_locs = df['Company Location'].unique()
#求出Cocoa Percent中位數
median = df['Cocoa Percent'].median()
#解法1
res = df.loc[(df.Rating <= 2.75) & (df['Cocoa Percent'] > median)]
res
#解法2
def condition(x):
condition_1 = x.Rating <= 2.75
condition_2 = x['Cocoa Percent'] > median
return condition_1 & condition_2
res = df.loc[condition]
res
Ex-2-3 行索引按層訪問
#nd型別資料
column_names = df.columns.values
column_names
df.set_index([column_names[1],column_names[-2]],inplace = True)
df
#condition_1
dates = [x for x in dates if x>=2012]
##condition_2
companys_locs = [x for x in company_locs if x not in ['Fance','Canada','Amsterdam','Belgium']]
df = df.sort_index()
df.loc[(dates,companys_locs),:]
參考文獻
#1、熊貓：使用帶有MultiIndex的.loc進行條件選擇
https://www.pythonheidong.com/blog/article/185156/43558ae121564c9ce308/
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