| |Value
Year |Month|
| 1 | 3
1992 | 2 | 5
| 3 | 8
| ... | ...
1993 | 1 | 2
| ... | ...
我正在尝试选择每年的最大值,并将其放在DF中,如下所示:
| Max
Year |
1992 | 5
1993 | 2
| ...
关于多索引的信息不多,我应该简单地分组并应用或类似的东西来使它变得更简单吗?
解决方法:
非常正确:
df.groupby(level=0).apply(max)
在我的示例DataFrame中:
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())
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