如何从Pandas多级索引股票DataFrame中提取指定标的全部收盘价时间序列

默认你的DataFrame行索引结构为第一层：年份（格式与你示例中的"2021"一致）、第二层：标的代码，列包含close收盘价字段，以下是不同查询需求的实现方法： #

1. 单个标的全时间段收盘价查询 #

对第一层索引用通配切片匹配所有值，第二层指定标的代码即可：

• 简洁写法（推荐，需要pandas 0.14及以上版本）：

import pandas as pd
idx = pd.IndexSlice
# 提取xli所有年份的收盘价
df.loc[idx[:, "xli"], "close"]

• 基础兼容写法：

df.loc[(slice(None), "xli"), "close"]

2. 单个标的指定多个年份收盘价查询 #

第一层索引传入需要查询的年份列表即可，注意年份格式要和索引中存储的格式完全匹配（如果索引存的是整数年份就去掉引号）：

idx = pd.IndexSlice
# 提取xli 2021、2022、2023三个年度的收盘价
df.loc[idx[["2021", "2022", "2023"], "xli"], "close"]

3. 多个标的对应多个年份收盘价查询 #

两层索引分别传入要匹配的目标列表即可：

idx = pd.IndexSlice
# 提取xli、spy两个标的2021、2022年的收盘价
df.loc[idx[["2021", "2022"], ["xli", "spy"]], "close"]

补充说明：如果你的索引第一层是完整的datetime格式日期而非单独的年份，可通过布尔索引筛选：

# 筛选xli 2021-2022年的收盘价
mask = (df.index.get_level_values(0).year.isin([2021,2022])) & (df.index.get_level_values(1) == "xli")
df.loc[mask, "close"]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bondczar