访问pandas MultiIndex多层索引DataFrame报AttributeError如何解决

你使用的df1.English点式访问语法，在Pandas中仅适用于访问列名对应的列数据，而你构造的df1中English是第一级行索引的取值，并不是列名，因此会触发属性不存在的报错。

• 方法1：使用.loc索引器（最推荐，写法简洁）
  针对多级行索引，直接在.loc中指定第一级索引的取值即可，默认会匹配所有第二级索引、所有列：

print(df1.loc['English'])
# 等价写法，显式指定全选列
# print(df1.loc['English', :])

• 方法2：使用xs方法提取指定层级索引的行
  如果需要明确指定匹配的索引层级，适合多级索引层级较多的场景，可以用xs方法，level=0表示匹配第一级行索引：

print(df1.xs('English', level=0))

• 方法3：布尔索引过滤（适合复杂筛选逻辑）
  先通过get_level_values获取指定层级的所有索引值，再做布尔条件筛选，适合需要叠加多个筛选条件的场景：

print(df1[df1.index.get_level_values(0) == 'English'])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者qg_java_17137