pandas MultiIndex on columns从级别0（外部）和级别1（内部）中选择列]]

Question

使用以下虚拟数据帧：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'dt':['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-03', '2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-03'], 'group':['a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'a', 'b', 'b'], 'bar':[1,2,3, 4, 1,2,3, 4], 'baz':[3,4,5, 6, 3,4,5, 6]})
df = df.groupby(['dt', 'group']).describe()

即我希望能够选择df[['dt', 'group', ('bar', '25%'), , ('bar', '25%'), , ('bar', '25%')]]。

如何执行此多级选择？

我的最终目标是能够绘制出每个类别随时间变化的百分位数，其中每个类别都描述一种颜色：

import seaborn as sns; sns.set()
sns.lineplot(data=df.reset_index()['baz'][['25%', '50%', '75%']], hue='group')
但是，在剩余的数据框中，没有有关组的信息。

使用以下虚拟数据框：以pd df = pd.DataFrame（{'dt'：['2020-01-01'，'2020-01-02'，'2020-01-03'，'2020 -01-03'，'2020-01-01'，'2020-01-02'，'2020-01-03'，'2020-01-03']，'group'：['a',. 。

Answer 1

即我希望能够选择df[['dt', 'group', ('bar', '25%'), , ('bar', '25%'), , ('bar', '25%')]]。

Answer 2

不确定这是否是您想要的：