pandasでマルチインデックスの処理がよく理解できない

Question

以下のようなマルチインデックスのDF7があります。
実際は列行数はもっとあります。

	データ取得日時	CO2濃度	照度
装置名	SEN02RMG0201	SEN02RMG0301	SEN09RMG0202	SEN09RMG0203
0	2020-07-01	00:00:01	NaN	NaN	NaN
1	2020-07-01	00:00:04	NaN	NaN

上記を以下のコマンドで、「装置名」行の特定文字を含む列の抽出をしたいのですが、以下エラーが出ます。
なぜかわからないです。助けてください。宜しくお願いします。

df7 = df7.loc['装置名'].str.contains('SEN01')

エラー内容以下

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-46-31f3d6482c11> in <module>
----> 1 df7 = df7.loc['装置名'].str.contains('SEN01')

~/todakensetu_analytics/.venv/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in __getitem__(self, key)
    877 
    878             maybe_callable = com.apply_if_callable(key, self.obj)
--> 879             return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis)
    880 
    881     def _is_scalar_access(self, key: Tuple):

~/todakensetu_analytics/.venv/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _getitem_axis(self, key, axis)
   1108         # fall thru to straight lookup
   1109         self._validate_key(key, axis)
-> 1110         return self._get_label(key, axis=axis)
   1111 
   1112     def _get_slice_axis(self, slice_obj: slice, axis: int):

~/todakensetu_analytics/.venv/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexing.py in _get_label(self, label, axis)
   1057     def _get_label(self, label, axis: int):
   1058         # GH#5667 this will fail if the label is not present in the axis.
-> 1059         return self.obj.xs(label, axis=axis)
   1060 
   1061     def _handle_lowerdim_multi_index_axis0(self, tup: Tuple):

~/todakensetu_analytics/.venv/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/generic.py in xs(self, key, axis, level, drop_level)
   3486             loc, new_index = self.index.get_loc_level(key, drop_level=drop_level)
   3487         else:
-> 3488             loc = self.index.get_loc(key)
   3489 
   3490             if isinstance(loc, np.ndarray):

~/todakensetu_analytics/.venv/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
    356                 except ValueError as err:
    357                     raise KeyError(key) from err
--> 358             raise KeyError(key)
    359         return super().get_loc(key, method=method, tolerance=tolerance)
    360 

KeyError: '装置名'

補足になります。
もとのDFは以下の形です。
これにpivotを使用したら上記の形のマルチインデックスになってしまいました。
|NO|データ取得日時|装置名|照度|---|---|---|
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
|0|2020-07-01| SEN02RM01|NaN|NaN|NaN|NaN|

1	2020-07-01	SEN02RM55	NaN	NaN	NaN	NaN

上記を以下コマンドで変換しました。

df7 = pd.pivot_table(df7, index='データ取得日時', columns='装置名')

Comments

[meg_]

> 以下のようなマルチインデックスのDF7
このデータフレームを作成するコードも掲載して欲しいです。

[退会済みユーザー]

内容更新しました。pivetを使用したらマルチインデックスになりました。

Answer 1

.get_level_values()でマルチインデックスの特定レベルの値を取得することが出来ます。

おそらく求めているコードは以下だと思われます。

df.loc[:, df.columns.get_level_values('装置名').str.contains('SEN01')]

Comments

[退会済みユーザー]

こちら解決しました。ありがとうございます。