blocks|key|5650676|text|首先，使用sort_index对索引进行排序(最终只针对level=3，这取决于您是如何生成数据的)|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|5650677|然后使用IndexSlice+df.loc[pd.IndexSlice:+[:,+:,+:,+dt.datetime(2014,1,1):,+:]|5650678|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sort_index.html|1|https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.IndexSlice.html^0|5|A|S|7|5|A|0|0|4|A|F|1M|4|A|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@$9|S|A|T|B|C]|$9|U|A|V|B|C]]|D|@$9|W|A|X|1|Y]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Z|8|@$9|10|A|11|B|C]|$9|12|A|13|B|C]]|D|@$9|14|A|15|1|16]]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|17|8|@]|D|@]|E|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|E|$N|O]]|P|$5|K|L|M|E|$N|Q]]]]

First, sort your index, with <a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sort_index.html" rel="nofollow noreferrer"><code>sort_index</code></a> (eventually just for your <code>level=3</code>, depending on how you have generated the data) 

Then using <a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.IndexSlice.html" rel="nofollow noreferrer"><code>IndexSlice</code></a>
<code>df.loc[pd.IndexSlice: [:, :, :, dt.datetime(2014,1,1):, :]</code>

blocks|key|2245553|text|使用pandas.IndexSlice。我是在this帖子的末尾学会使用它的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2245554|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.IndexSlice.html|1|https://tomaugspurger.github.io/modern-1-intro.html^0|2|H|0|N|4|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

Use <a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.IndexSlice.html" rel="nofollow noreferrer">pandas.IndexSlice</a>. I learned to use it from the end of <a href="https://tomaugspurger.github.io/modern-1-intro.html" rel="nofollow noreferrer">this</a> post.

blocks|key|2245564|text|您可以尝试执行以下操作：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2245565|df[df.index.get_level_values(2)>'2014-01-01']|code-block|syntax|javascript|2245566|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|J|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|H|$]]

You can try something like : 

<pre><code>df[df.index.get_level_values(2)&gt;'2014-01-01']
</code></pre>

I'm working on a multiindex dataframe with the level 3 index being a datetime series. This datetime series are basically random dates with no particular order (they are dates of when a building construction was completed). How do i perform conditional selection using this datetime index? e.g. >=2014-1-1

(My clumsy solution so far is to convert this level 3 index into a column, then performing conditional selection based on this column e.g. df['Date'].dt.year>2013)

Conditional selection on multiindex datetime

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我正在处理一个多索引数据帧，其中3级索引是一个日期时间序列。这个日期时间序列基本上是随机的日期，没有特定的顺序(它们是建筑物建造完成的日期)。如何使用此datetime索引执行条件选择？例如>=2014-1-1(到目前为止，我的笨拙解决方案是将这个3级索引转换为一个列，然后基于该列执行条件选择，例如df‘’Date‘.dt.Year>2013)

问多索引datetime上的条件选择
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