後熊貓groupby.value_counts（）如何篩選結果？

IM仍然很新的大熊貓.. 我設法收到以下GROUPBY子句的系列：後熊貓groupby.value_counts（）如何篩選結果？

data.groupby("salary_percentile").early_quitter.value_counts(normalize = True) 
Out: 
    salary_percentile early_quitter 
[17000, 25000]  0    0.744526 
        1    0.255474 
(25000, 30000]  0    0.751880 
        1    0.248120 
(30000, 38000]  0    0.701799 
        1    0.298201 
(38000, 46000]  0    0.772118 
        1    0.227882 
(46000, 53000]  0    0.742015 
        1    0.257985 
(53000, 57000]  0    0.720339 
        1    0.279661 
(57000, 61000]  0    0.745763 
        1    0.254237 
(61000, 64000]  0    0.688144 
        1    0.311856

我只需要salary_percentile和百分比各自的第二個值（其中早期半途而廢列是1） - 我如何正確地做到這一點？

來源

2017-01-16 sputniza

的simpliest是xs：

df = df.xs(1, level=1) 
print (df) 

salary_percentile 
[17000, 25000] 0.255474 
(25000,30000]  0.248120 
(30000,38000]  0.298201 
Name: val, dtype: float64

來源

2017-01-16 14:50:11 jezrael

如果我現在想pairplot - 具有在X軸上的工資水桶和y軸的百分比 - 我需要的系列轉變成數據框？或者我可以繪製索引vs var？ – sputniza

我覺得不行，你只需要'df.xs（1，level = 1）.plot（）' – jezrael

後熊貓groupby.value_counts（）如何篩選結果？

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