Pandas中如何对元组索引（名称、日期）按日期范围排序及查询索引区间？

首先还原你的问题场景：

我有如下Pandas表格：

f.tail()
          Close    High     Low    Open    Volume
Symbol Date                                      
F      2017-05-18  10.79  10.820  10.70  10.73  37890246
       2017-05-19  10.87  10.940  10.79  10.81  32429488
       2017-05-22  11.10  11.130  10.98  11.11  73301992

我可以通过以下方式进行索引：

f.ix[('F', date(2017,5,18))]

但我不清楚如何对这类元组索引查询索引范围，同时想了解如何按日期范围对其排序？

你的数据是典型的**MultiIndex（复合索引）**结构，包含Symbol和Date两个层级，下面分别解决你的两个问题：

一、复合索引的范围查询 #

先提个实用小建议：新版本Pandas已经弃用ix方法了，推荐用loc（标签索引）或者iloc（位置索引）操作，避免兼容性问题。针对复合索引的范围查询，有两种常用方法：

1. 用loc做精准切片 #

如果要查询特定Symbol下的日期范围，直接用元组+slice函数就能实现：

from datetime import date

# 查询Symbol=F，日期在2017-05-18到2017-05-22之间的所有数据
f.loc[('F', slice(date(2017,5,18), date(2017,5,22))), :]

要是你需要同时对Symbol和Date都做范围筛选（比如多个Symbol+日期区间），可以这样组合切片：

# 示例：查询Symbol从'A'到'F'，日期在指定区间内的数据
f.loc[(slice('A', 'F'), slice(date(2017,5,18), date(2017,5,22))), :]

2. 用xs方法快速定位层级 #

如果你只关注某个Symbol下的日期范围，xs（Cross Section）方法会更简洁：

# 先提取Symbol=F的所有数据，再筛选日期范围
f.xs('F', level='Symbol').loc[date(2017,5,18):date(2017,5,22)]

二、按日期范围排序 #

你的数据看起来已经是按日期升序排列的，但如果需要重新排序或者针对特定日期范围排序，可以参考下面的方法：

1. 按Date索引层级全局排序 #

如果要对整个DataFrame按日期排序（不管Symbol），直接用sort_index指定层级即可：

# 按Date升序排序（默认就是升序，ascending=True可以省略）
f.sort_index(level='Date')

# 要是需要降序排序，加上ascending=False
f.sort_index(level='Date', ascending=False)

2. 先筛选日期范围再排序 #

如果只需要对某个日期区间内的数据排序，先筛选再排序就好：

# 第一步：筛选F在指定日期范围内的数据
filtered_data = f.loc[('F', slice(date(2017,5,18), date(2017,5,22))), :]
# 第二步：按Date降序排序
sorted_data = filtered_data.sort_index(level='Date', ascending=False)

额外注意点 #

• 确保你的Date索引是datetime类型，如果不是的话，先转换一下，否则切片可能失效：

f.index = f.index.set_levels(pd.to_datetime(f.index.get_level_values('Date')), level='Date')

• 记住不要再用ix啦，新版本Pandas已经移除了这个方法，用loc和iloc更规范。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael