Pandas按Product和City分组，获取各产品订单量最大的城市

你已经完成了分组求和的步骤，接下来可以通过以下几种方式筛选每个Product对应销量（Quantity Ordered）最大值的City：

方式一：基于多级索引直接处理 #

你的p_c_df是带有Product和City多级索引的DataFrame，可通过按Product分组后使用idxmax定位最大值行：

# 获取每个Product下销量最大的行索引
max_row_indices = p_c_df.groupby(level="Product")["Quantity Ordered"].idxmax()
# 提取对应行并重置索引（让结构更直观）
final_result = p_c_df.loc[max_row_indices].reset_index()

方式二：重置索引后分组筛选 #

先将多级索引转为普通列，再进行分组筛选：

# 把索引转为列
p_c_df_reset = p_c_df.reset_index()
# 按Product分组，找到每组中销量最大的行
final_result = p_c_df_reset.loc[p_c_df_reset.groupby("Product")["Quantity Ordered"].idxmax()]

处理并列最大值的情况 #

如果存在多个City的销量同为某个Product的最大值，上面的方法只会保留第一个。要保留所有符合条件的行，可使用transform：

p_c_df_reset = p_c_df.reset_index()
# 计算每个Product对应的最大销量
product_max_qty = p_c_df_reset.groupby("Product")["Quantity Ordered"].transform("max")
# 筛选出销量等于对应Product最大销量的所有行
final_result = p_c_df_reset[p_c_df_reset["Quantity Ordered"] == product_max_qty]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者André Lourenço