pandas如何简洁访问变量 兼容索引与非索引场景

零改动兼容旧代码的原生方案 #

集成xarray设置多级索引时，给set_index传入drop=False参数即可：

df = df.set_index(['a', 'b'], drop=False)

该参数默认值为True，会把设为索引的列从普通列中删除；改为False后，被设为索引的a、b字段会同时作为普通列保留，多级索引结构完全符合xarray的接入要求，原有旧代码不需要任何修改，依然可以直接用df.b.min()的短写法获取最小值。

已生成无原列的多级索引DataFrame的简洁访问 #

如果处理的是已经完成索引设置、原列已被删除的DataFrame，不想重置索引的话，可以用两种简化写法：

• 直接从索引转成的临时DataFrame取值，比原生get_level_values写法短30%以上：df.index.to_frame()['b'].min()
• 封装一个1行的通用取值函数，一劳永逸解决列/索引访问差异问题：

def get_col(df, col_name):
    return df[col_name] if col_name in df.columns else df.index.get_level_values(col_name)

后续不管目标字段是普通列还是索引层级，都可以统一用get_col(df, 'b').min()的写法访问，不需要记忆字段到底属于列还是索引。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者generic_user