2019-03-24 从多重索引df中删除具有指定多重索引的df

新建一个Dataframe
要求：
计算df中所有具有相同class，id的条目的个数（mode加和），然而value中必须不能同时为0，必须存在至少一个1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'class':['A','A','A','B','B','B','C','C','C'],
                  'id':['a','b','a','a','a','b','a','b','a'],
                  'mode':['1','1','1','1','1','1','1','1','1'],
                  'value':[1,0,1,1,0,1,0,1,0]})

df1 = df.groupby(by = ['class','id']).count()
df2 = df.groupby(by = ['class','id']).sum()

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对df进行groupby操作后，形成了多重索引的列表，头疼了点。
可以看出df2种value为0的部分就是我们要删除的部分。
那么，如何删除掉具有multi-index中的这两个条目，着实费了很多功夫。最后找到方法如下：
所谓删除，就是在一个列表中排除。然而只找到了isin的方法，，没有isnotin，那么实际上我反选也是ok的

利用multi-index解法：

#df2中获得排除value=0的剩余multi-index，转为列表
selector = list(df2[df2['value']!=0].index) 
#在df1种用df.index.isin获得selector中相同multi-index的条目，剩余的就是我们要的东西
df1 = df1[df1.index.isin(selector)]

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暂时没有想到其他方法，如果您有更好的方法，欢迎告诉我，共同学习！