Выберите данные на определенном уровне из MultiIndex

У меня есть следующий Pandas Dataframe с MultiIndex (Z, A):

             H1       H2  
   Z    A 
0  100  200  0.3112   -0.4197   
1  100  201  0.2967   0.4893    
2  100  202  0.3084   -0.4873   
3  100  203  0.3069   NaN        
4  101  203  -0.4956  NaN

Вопрос: Как выбрать все элементы с A = 203? Я пробовал df[:,'A'], но он не работает. Затем я нашел это в онлайн-документации, поэтому я попробовал:
df.xs(203,level='A')
но я получаю:
"TypeError: xs() got an unexpected keyword argument 'level'"
Также я не вижу этот параметр в установленном документе (df.xs?):
"Параметры ---------- key: object Некоторая метка, содержащаяся в индексе, или частично в оси MultiIndex: int, по умолчанию 0 Ось для получения поперечного сечения на копии: boolean, по умолчанию True Следует ли делать копия данных"
Примечание. У меня есть версия для разработки.

Изменить: я нашел этот поток. Они рекомендуют что-то вроде:

df.select(lambda x: x[1]==200, axis=0)

Мне все же хотелось бы узнать, что произошло с df.xs с параметром уровня или тем, что рекомендуется в текущей версии.

Ответ 1

Проблема заключается в моем предположении (неправильном), что я был в dev-версии, в то время как в действительности у меня был 1.6.1, можно проверить текущую установленную версию с помощью

import pandas
print pandas.__version__

в текущей версии df.xs() с параметром уровня работает нормально.

Ответ 2

Не прямой ответ на вопрос, но если вы хотите выбрать более одного значения, вы можете использовать обозначение "slice()":

import numpy
from pandas import  MultiIndex, Series

arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
              ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
tuples = list(zip(*arrays))
index = MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
s = Series(numpy.random.randn(8), index=index)

In [10]: s
Out[10]:
first  second
bar    one       0.181621
       two       1.016225
baz    one       0.716589
       two      -0.353731
foo    one      -0.326301
       two       1.009143
qux    one       0.098225
       two      -1.087523
dtype: float64

In [11]: s.loc[slice(None)]
Out[11]:
first  second
bar    one       0.181621
       two       1.016225
baz    one       0.716589
       two      -0.353731
foo    one      -0.326301
       two       1.009143
qux    one       0.098225
       two      -1.087523
dtype: float64

In [12]: s.loc[slice(None), "one"]
Out[12]:
first
bar      0.181621
baz      0.716589
foo     -0.326301
qux      0.098225
dtype: float64

In [13]: s.loc["bar", slice(None)]
Out[13]:
first  second
bar    one       0.181621
       two       1.016225
dtype: float64