我有一个代表矩阵的数据框。它由行号和列号索引，如下所示：
arrays = [[1,1,1,2,2,2,3,3,3],[1,2,3,1,2,3,1,2,3]]
tuples = zip(*arrays)
index = MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['row', 'col'])
df = DataFrame([100,99,98,97,96,95,94,93,92],index,columns=['score'])
score
row col
1 1 100
2 99
3 98
2 1 97
2 96
3 95
3 1 94
2 93
3 92
现在，我试图弄清楚如何仅选择第1行的cols 1和3，这意味着将返回一些代码：
score
row col
1 1 100
3 98
当然，我不是要寻找明确选择1和3的代码，而是寻找更一般的情况，在这种情况下，我将传递0级索引列表和1级索引列表，并获取适当的子集。
我试过了：
k1 = 1
k2 = [1,3]
df.ix[k1,k2]
这引发一个错误。
这确实有效：
df.ix[k1].ix[k2]
但仅当k1为标量时。如果k1=[1,3]未检索到正确的子集，则因为返回数据帧仍使用0级索引进行索引。
它看起来像作者的意图。我看不出为什么df.ix[k1,k2]（其中k1和k2是标量或向量或混合）不起作用的原因。我想念什么吗？
怎么样reindex()？
df.reindex([1,2], level=0).reindex([1,3], level=1)
对于更通用的解决方案，这是我之前回答过的类似问题：
我在这里复制代码：
import numpy as np
def ms(df, *args):
idx = df.index
for i, values in enumerate(args):
if values is not None:
if np.isscalar(values):
values = [values]
idx = idx.reindex(values, level=i)[0]
return df.ix[idx]
ms(df, [1,2], [1, 3])
但我认为unstack()矩阵更好：
m = df.score.unstack()
m.loc[[1,2],[1,3]]
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