如何从分组聚合表中筛选出各年代获胜次数最多的队伍？

你当前生成的grouped是多级索引结构，直接调用max()只会返回整个数据集的最大值，无法按年代分组筛选。下面是两种可行的解决方法：

方法一：用idxmax定位最大值行 #

先把聚合结果转换成结构清晰的普通DataFrame，再按年代分组定位最大值所在行：

# 重新生成聚合表，给获胜次数列重命名避免混淆
grouped = data.groupby('decade')['winner'].value_counts().rename('win_count').reset_index()

# 按年代分组，获取每组内获胜次数最大的行索引
max_row_indices = grouped.groupby('decade')['win_count'].idxmax()

# 筛选出每个年代的冠军队伍
top_teams_per_decade = grouped.loc[max_row_indices]

方法二：用transform标记最大值行 #

通过transform计算每个年代的最大获胜次数，再筛选出等于该值的行：

# 同样先整理聚合表
grouped = data.groupby('decade')['winner'].value_counts().rename('win_count').reset_index()

# 筛选出每个年代中获胜次数等于组内最大值的行
top_teams_per_decade = grouped[
    grouped['win_count'] == grouped.groupby('decade')['win_count'].transform('max')
]

示例输出（对应你的数据） #

运行后会得到如下结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者E.Cuell