如何在Pandas新建列公式中引用MultiIndex多级列索引的指定列

你之前的代码无法运行是因为遗漏了最外层的wind_speed_100m列索引层级，多层列索引取值需要完整指定所有层级的匹配条件，以下是可直接运行的实现方案：

方式1：元组指定多层索引（最直观） #

将列索引从外到内的所有层级值按顺序放在元组中，即可精准定位对应经纬度的风速列：

df['sum'] = df[('wind_speed_100m', -23.5, 150.00)] + \
            df[('wind_speed_100m', -23.5, 150.25)] + \
            df[('wind_speed_100m', -23.25, 150.00)] + \
            df[('wind_speed_100m', -23.25, 150.25)]

方式2：pd.IndexSlice简化筛选 #

适合需要批量筛选多组经纬度的场景，代码可读性更高：

import pandas as pd
idx = pd.IndexSlice

df['sum'] = df.loc[:, idx['wind_speed_100m', -23.5, 150.00]] + \
            df.loc[:, idx['wind_speed_100m', -23.5, 150.25]] + \
            df.loc[:, idx['wind_speed_100m', -23.25, 150.00]] + \
            df.loc[:, idx['wind_speed_100m', -23.25, 150.25]]

批量计算简化方案 #

如果需要对全部4个网格点的风速做汇总，无需逐个引用列，直接按行求和即可：

df['sum'] = df['wind_speed_100m'].sum(axis=1)

可先执行print(df.columns)确认列索引的层级顺序，避免因顺序不匹配导致取值错误。

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