我有一个具有年和月多重索引的数据框,如下所示
| |Value
Year |Month|
| 1 | 3
1992 | 2 | 5
| 3 | 8
| ... | ...
1993 | 1 | 2
| ... | ...
我试图选择每年的最大值并将其放入 DF 中,如下所示:
| Max
Year |
1992 | 5
1993 | 2
| ...
关于多索引的信息不多,我应该简单地进行 group by 和 apply 或类似的操作以使其更简单吗?
非常正确:
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
Result:
0
Caps
A 1.131616
B 2.010710
这就是我创建的方式DataFrame
, 顺便一提:
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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