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如何为pandas数据帧中多索引中的列选择最大值？

在pandas数据帧中，可以使用groupby方法和idxmax函数来选择多索引中的列的最大值。

首先，使用groupby方法按照索引级别进行分组。然后，使用idxmax函数找到每个组中具有最大值的列的索引。最后，使用loc方法根据这些索引选择相应的列。

以下是具体的步骤：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建一个具有多索引的数据帧：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'Subgroup1'), ('Group1', 'Subgroup2'), ('Group2', 'Subgroup1'), ('Group2', 'Subgroup2'), ('Group3', 'Subgroup1')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

使用groupby方法按照第一级索引进行分组，并使用idxmax函数找到每个组中具有最大值的列的索引：

max_cols = df.groupby(level=0).idxmax()

使用loc方法根据这些索引选择相应的列：

result = df.loc[max_cols]

完整的代码如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'Subgroup1'), ('Group1', 'Subgroup2'), ('Group2', 'Subgroup1'), ('Group2', 'Subgroup2'), ('Group3', 'Subgroup1')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

max_cols = df.groupby(level=0).idxmax()
result = df.loc[max_cols]

print(result)

这将输出具有最大值的列的子数据帧。

关于pandas数据帧和多索引的更多信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

相关搜索:pandas多索引数据帧条件列连接 Pivot pandas数据帧具有多索引列从pandas多索引数据帧获取最大值使用列中的值对pandas数据帧进行多索引向pandas多索引数据帧添加列在pandas中绘制多索引数据帧在pandas中迭代创建多索引和多列数据帧在pandas数据帧中重新索引多索引在多索引pandas数据帧上选择范围基于现有列的pandas多索引数据帧中的新列

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