pandas基于部分层级MultiIndex交集筛选深层索引DataFrame的方法

你可以直接通过pandas多层索引的isin()方法配合level参数完成筛选，一行代码即可实现需求，无需额外join和删除冗余列：

# 写法1：通过level参数指定匹配的索引层级，更通用
result = df[df.index.isin(df2.index, level=[0, 1])]

也可以手动移除多余索引层级后做匹配：

# 写法2：先移除df的C层索引，再判断是否在df2的索引中
result = df[df.index.droplevel('C').isin(df2.index)]

说明 #

• 写法1的level参数可以填层级序号，也可以填层级名，比如level=["A", "B"]，可读性更好
• 两种写法最终输出结果都和预期一致：

V
A  B  C
a1 b1 c1  1
      c2  2
a2 b1 c1  4

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2299980