Python pandas如何获取多级索引中分组列最大值对应的索引值

解法 #

你直接对全表调用idxmax()只会返回全局最大值对应的索引，需要先按cat1索引层级分组后再计算：

核心代码 #

# 按cat1层级分组，计算每个分组内var最大值对应的cat2
res = df['var'].groupby(level='cat1').idxmax().str[1]

输出结果 #

cat1
A    bear
B     dog
C    bear
Name: var, dtype: object

扩展：同步返回最大值 #

如果需要同时保留每个分组的最大值和对应的cat2，可以使用如下写法：

res = df['var'].groupby(level='cat1').agg(max_var='max', max_idx='idxmax')
res['cat2'] = res['max_idx'].str[1]
res = res.drop(columns='max_idx')

输出结果：

max_var  cat2
cat1               
A          66  bear
B          88   dog
C          44  bear

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rer50