def test():    import pandas as pd    tuples = [        ('cobra', 'mark i'), ('cobra', 'mark ii'),        ('sidewinder', 'mark i'), ('sidewinder', 'mark ii'),        ('viper', 'mark ii'), ('viper', 'mark iii')    ]    index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)    values = [[12, 2], [0, 4], [10, 20], [1, 4], [7, 1], [16, 36]]    df = pd.DataFrame(values, columns=['max_speed', 'shield'], index=index)    print(df)    all = slice(None)    print(df.loc[[all, "mark i"], :])    print(df.loc[(all, "mark i"), :])

上面代码中，传入列表[all, "mark i"]和传入元组(all, "mark i")的结果不一致。

其中，

df.loc中传入列表，相当于列表中的每一个元素都需要对df进行索引切片。第一个元素是all，这个all相当于匹配任何索引，所以所有的数据都打印出来了。

传入元组，则相当与只使用元组执行一次切片。all相当于匹配索引的外层所有索引，“mark i"相当于匹配内层值为mark i的索引，最后打印的数据只有两个。

 

DataFrame.loc API

DataFrame.loc是纯粹基于标签的标签索引选择器。

loc[]主要是基于标签的，但也可以与布尔数组一起使用。

支持的传参格式:

1. 一个单一的标签。比如5、‘g’.注意这里的5解释为索引中的一个标签，而不是沿着索引的整数位置。

2. 标签构成的列表和数组。[‘a’, 'b', 'c']

3. 标签组成的切片对象，比如 ‘a’: 'f' 。含头且含尾。

4. 传入布尔数组

5. 带有一个参数的可调用函数，返回可以用索引的结果。