Pandas：从多索引中的日期中选择

假设我有 MultiIndex 系列

date        foo
2006-01-01  1         12931926.310
            3         11084049.460
            5         10812205.359
            7          9031510.239
            9          5324054.903
2007-01-01  1         11086082.624
            3         12028419.560
            5         11957253.031
            7         10643307.061
            9          6034854.915

如果它不是 MultiIndex，我可以选择带有年份的那些2007通过df.loc['2007']。我在这里该怎么做？我的自然猜测是df.loc['2007', :]，但这给了我一个空的Series([], name: FINLWT21, dtype: float64).

最终目标

最终，我也有兴趣替换不同日期的所有行2007与年份的行2007.

也就是说，我的预期输出是

date        foo
2006-01-01  1         11086082.624
            3         12028419.560
            5         11957253.031
            7         10643307.061
            9          6034854.915
2007-01-01  1         11086082.624
            3         12028419.560
            5         11957253.031
            7         10643307.061
            9          6034854.915

我尝试实施@unutbu的解决方案，但是

mySeries.loc[dateIndex.year != 2007] = mySeries.loc[dateIndex.year == 2007]

自然会将这些值（由于 RHS 上不存在）设置为NaN。通常，这些问题可以通过以下方式解决

mySeries.loc[dateIndex.year != 2007] = mySeries.loc[dateIndex.year == 2007].values

，但考虑到我有10值（以及我的真实数据集中的更多值）位于左侧，但仅5在右边，我得到

ValueError: cannot set using a list-like indexer with a different length than the value

现在我想到的唯一选择是迭代第一个索引，然后对每个子组使用前面的命令，但这似乎不是最有效的解决方案。

鉴于该系列

In [207]: series
Out[212]: 
date        foo
2006-01-01  1      12931926.310
            3      11084049.460
            5      10812205.359
            7       9031510.239
            9       5324054.903
2007-01-01  1      11086082.624
            3      12028419.560
            5      11957253.031
            7      10643307.061
            9       6034854.915
Name: val, dtype: float64

你可以提取date索引与

dateindex = series.index.get_level_values('date')
# Ensure the dateindex is a DatetimeIndex (as opposed to a plain Index)
dateindex = pd.DatetimeIndex(dateindex)

现在可以选择年份等于 2007 的行 布尔条件：

# select rows where year equals 2007
series2007 = series.loc[dateindex.year == 2007]

If the foo每个日期的值以相同的顺序循环使用相同的值， 那么您可以将系列中的所有值替换为 2007 年的值

N = len(series)/len(series2007)
series[:] = np.tile(series.loc[dateindex.year == 2007].values, N)

使用的优点np.tile and .values是它会相对快速地生成所需的值数组。一个（可能的）缺点是，这忽略了索引，因此它依赖于以下假设：foo对于每个日期，值以相同的顺序循环使用相同的值。

更稳健（但更慢）的方法是使用联接：

df = series.reset_index('date')
df2007 = df.loc[dateindex.year==2007]
df = df.join(df2007, rsuffix='_2007')
df = df[['date', 'val_2007']]
df = df.set_index(['date'], append=True)
df = df.swaplevel(0,1).sort_index()     

yields

In [304]: df.swaplevel(0,1).sort_index()
Out[304]: 
                    val_2007
date       foo              
2006-01-01 1    11086082.624
           3    12028419.560
           5    11957253.031
           7    10643307.061
           9     6034854.915
2007-01-01 1    11086082.624
           3    12028419.560
           5    11957253.031
           7    10643307.061
           9     6034854.915
2008-01-01 1    11086082.624
           3    12028419.560
           5    11957253.031
           7    10643307.061
           9     6034854.915