如何从 GroupBy.apply() 中删除多索引？

Question

基于 .

df = pandas.DataFrame([[2001, "Jack", 77], [2005, "Jack", 44], [2001, "Jill", 93]],columns=['Year','Name','Value'])

    Year    Name    Value
0   2001    Jack    77
1   2005    Jack    44
2   2001    Jill    93
For each unique Name, I would like to keep the row with the largest Year value. In the above example I would like to get the table
    Year    Name    Value
0   2005    Jack    44
1   2001    Jill    93

我尝试用 groupby + (apply):

来解决这个问题

df.groupby('Name', as_index=False)\
     .apply(lambda x: x.sort_values('Value').head(1))
     Year  Name  Value
0 0  2001  Jack     44
1 2  2001  Jill     93

不是最好的方法，但我对正在发生的事情及其原因更感兴趣。结果有一个 MultiIndex，看起来像这样：

MultiIndex(levels=[[0, 1], [0, 2]],
           labels=[[0, 1], [0, 1]])

我不是在寻找解决方法。我实际上更想知道为什么会发生这种情况，以及如何在不改变我的方法的情况下防止它。

Answer 1

IIUC，使用group_keys=False:

df.groupby('Name', group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('Value').head(1))

输出：

   Year  Name  Value
1  2005  Jack     44
2  2001  Jill     93

如何从 GroupBy.apply() 中删除多索引？

How to remove the multiindex from GroupBy.apply()?

python

multi-index

dataframe

pandas