Pandas multiindex dataframe - 从 multiindex 中的一个索引中选择最大值

Question

我有一个包含 Year 和 Month 的多索引的数据框，如下所示

     |     |Value
Year |Month|  
     |  1  |  3
1992 |  2  |  5
     |  3  |  8
     | ... | ...
1993 |  1  |  2
     | ... | ...

我正在尝试 select 每年的最大值并将其放入这样的 DF 中：

     | Max
Year |  
1992 |  5
1993 |  2
     | ...

关于多索引的信息不多，我应该简单地做一个分组并应用或类似的东西使它更简单吗？

Answer 1

完全正确：

df.groupby(level=0).apply(max)

在我的样本中 DataFrame:

                     0
Caps Lower            
A    a     0  0.246490
           1 -1.265711
           2 -0.477415
           3 -0.355812
           4 -0.724521
     b     0 -0.409198
           1 -0.062552
           2 -0.731789
           3  1.131616
           4  0.085248
B    a     0  0.193948
           1  2.010710
           2  0.289300
           3  0.305373
           4  1.376965
     b     0  0.210522
           1  1.431279
           2 -0.247171
           3  0.899074
           4  0.639926

结果：

             0
Caps          
A     1.131616
B     2.010710

这就是我创建 DataFrame 的方式：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4), columns = l)
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns, names=['Caps','Lower'])
df = pd.DataFrame(df.unstack())

Answer 2

更简单的解决方案是 max：

#bernie's sample data
df = df.max(level=0)
print (df)
             0
Caps          
A     1.131616
B     2.010710

Pandas multiindex dataframe - 从 multiindex 中的一个索引中选择最大值

Pandas multiindex dataframe - Selecting max from one index within multiindex

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