在pandas中，在一个聚合中使用多个idxmin()和idmax()进行多索引

import pandas as pd

# 创建一个包含多级索引的DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data, index=pd.MultiIndex.from_tuples([('X', 'a'), ('X', 'b'), ('Y', 'c'), ('Y', 'd'), ('Z', 'e')], names=['Index1', 'Index2']))

# 使用多个idxmin()函数获取每个索引级别上的最小值的索引
min_index = df.groupby(level='Index1').apply(lambda x: x.idxmin())

# 使用多个idxmax()函数获取每个索引级别上的最大值的索引
max_index = df.groupby(level='Index1').apply(lambda x: x.idxmax())

print("最小值的索引：")
print(min_index)
print("最大值的索引：")
print(max_index)

最小值的索引：
Index1
X    (X, a)
Y    (Y, c)
Z    (Z, e)
dtype: object
最大值的索引：
Index1
X    (X, b)
Y    (Y, d)
Z    (Z, e)
dtype: object