Pandas：按值过滤，然后在 Multiindex 中获取最大值

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas：按值过滤，然后在 Multiindex 中获取最大值

【英文标题】：Pandas: filter by value, then get max value in Multiindex

【发布时间】：2017-08-06 03:39:37

【问题描述】：

我有一个如下所示的数据集，其中 DATE 和 LETTER 是多索引的。

我想返回每个日期最大 LETTER A VALUES 的列表。

因此，在这种情况下，我希望返回 VALUES 3 和 8。

                            VALUE                   
DATE      LETTER            
1-2002       A                1                            
             B                7
             A                3  
             B                4                                  
2-2002       A                6                   
             B                2                  
             A                8
             B                5             

【参考方案1】：

您可以先选择xs，然后聚合max：

df = df.xs('A', level=1).groupby(level=0).max().reset_index()
print (df)
     DATE  VALUE
0  1-2002      3
1  2-2002      8

L = df.xs('A', level=1).groupby(level=0)['VALUE'].max().tolist()
print (L)
[3, 8]

旧解决方案：

我认为你首先 boolean indexing 和 get_level_values 进行过滤，然后 groupby 按第一个和第二个索引并聚合 max：

df = df[df.index.get_level_values('LETTER') == 'A']
df = df.groupby(level=[0,1]).max()
print (df)
               VALUE
DATE   LETTER       
1-2002 A           3
2-2002 A           8

---

df = df[df.index.get_level_values('LETTER') == 'A']
df = df.groupby(level=[0,1]).max().reset_index()
print (df)
     DATE LETTER  VALUE
0  1-2002      A      3
1  2-2002      A      8

【讨论】：

完美！效果很好。

【参考方案2】：

所以只获取A 的最大值：

df = df.reset_index()
df = df[(df['LETTER'] == 'A')].groupby(['DATE', 'LETTER']).max()

并在列表中获取这些数字：

max_A = df[(df['LETTER'] == 'A')].groupby(['DATE', 'LETTER']).max()['VALUE'].tolist()