PythonでMultiIndexのDataFrameをスライスで切り出したい

Question

前提・実現したいこと

Pythonを使用して、あるNetCDFファイルをXarray.DataArrayで読み込み、さらにPandas.DataFrameに変換したところ、下記のMultiIndexのDataFrameとなりました。
precipitation
lat lon time
89.95 -179.95 2001-01-01 0.0
2001-01-02 0.0
2001-01-03 0.0
2001-01-04 0.0
2001-01-05 0.0
...
-89.95 179.95 2001-01-27 0.0
2001-01-28 0.0
2001-01-29 0.0
2001-01-30 0.0
2001-01-31 0.0

このDataFrameから'lat'インデックスが10.25から12.25まで、'lon'インデックスが105.45から109.25までの部分のみを切り出し、CSVファイルに出力したいです。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError: Cannot cast array data from dtype('float64') to dtype('<U32') according to the rule 'safe'

該当のソースコード

df = df.loc[pd.IndexSlice['{lat_end}':'{lat_start}', '{lon_start}':'{lon_end}', :], :]

import xarray as xr
import pandas as pd

# 開始年と終了年の設定
year_start = 2001
year_end = 2007

# データ範囲の設定
lat_start = 10.25
lat_end = 12.25
lon_start = 105.45
lon_end = 109.25

for year in range(year_start, year_end+1):
    for month in range(1,13):
        # netcdfファイルをxarray.DataArrayで読み込み
        file = f'./Precipitation/MSWEP/mswep_SGDN_daily_nc/{year}{month:02}.nc'
        nc = xr.open_dataset(file)
        
        # xarray.DataArrayをPandas.DataFrameに変換
        df = nc.to_dataframe()
        
        # インデックス'lat'を昇順でソート
        df = df.sort_index(level='lat')
        
        # スライスで指定
        df = df.loc[pd.IndexSlice['{lat_end}':'{lat_start}', '{lon_start}':'{lon_end}', :], :]

        # csvファイルに出力
        file = f'./Precipitation/MSWEP/mswep_SGDN_daily_csv/{year}{month:02}.csv'
        df.to_csv(file)

試したこと

pd.locの代わりにpd.xsを使用したり、pd.IndexSliceの代わりにsliceを使用したりしましたが、同じエラーメッセージが発生しました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python 3.8.3
Pandas 1.0.5

Answer 1

文字列にするとか難しいことは考えず、下記のように書けばできないでしょうか？

df = df.loc[pd.IndexSlice[lat_end:lat_start, lon_start:lon_end, :], :]

Comments

[maztips]

インデックスの値を文字列と思い込んでいました。回答いただいた表記で質問のエラーは解決しました。ありがとうございます。
ただ、コード中の同じ行で別のエラーが発生してしまいました。（UnsortedIndexError: 'MultiIndex slicing requires the index to be lexsorted: slicing on levels [0, 1], lexsort depth 0'）
ほかの方の回答で、求めていたデータ自体は得ることができましたが、もしお分かりのことがあればご教示いただけると幸いです。

[bsdfan]

今のプログラムだと、latについてしかソートしていないので、lonについてもソートしないといけないのではないかと
df = df.sort_index(level=['lat', 'lon'])

[bsdfan]

ソートが不要で、データを抜き出したいだけなら、ppaulさんの回答のように reset_index してしまうほうが簡単かもしれません。

Answer 2

条件を満たす緯度と経度を取り出すのは以下のようにやればできます。

>>> print(df)
                           precipitation
lat    lon     time
 89.95 -179.95 2001-01-01            0.0
               2001-01-02            0.0
               2001-01-03            0.0
 10.20  105.50 2001-01-04            0.0
 10.25  105.45 2002-01-04            0.0
 12.25  107.25 2003-09-05            0.0
        111.25 2004-01-05            0.0
-89.95  179.95 2001-01-27            0.0
               2001-01-28            0.0
               2001-01-29            0.0
               2001-01-30            0.0
               2001-01-31            0.0
>>> df2 = df.reset_index()
>>> df3 = df2[(df2['lat'] >= 10.25) & (df2['lat'] <= 12.25) & (df2['lon'] >= 105.45) & (df2['lat'] <= 109.25)]
>>> print(df3)
     lat     lon       time  precipitation
4  10.25  105.45 2002-01-04            0.0
5  12.25  107.25 2003-09-05            0.0
6  12.25  111.25 2004-01-05            0.0

年ごと、月ごとに分けるのは、以下のようにします。

>>> df4 = df3[(df3['time'].dt.year == 2002) & (df3['time'].dt.month == 1)]
>>> print(df4)
     lat     lon       time  precipitation
4  10.25  105.45 2002-01-04            0.0

これを参考にしてやってみてください。

Comments

[maztips]

そのような取り出し方法があったのですね。上記の通りのコードで、無事求めていたデータを得ることができました。大変勉強になりました。ありがとうございます。