在多索引 pandas DataFrame 中选择每个索引的第一行

Question

选择多索引 pandas 数据帧的每个索引的每个第一行。

grouped = ecommerce[["category_id", "brand", "price"]].groupby(by=["category_id", "brand"]).mean()
grouped_sort = grouped.sort_values(by=["category_id", "price"], ascending=False)

grouped_sort 看起来像这样：

现在在这个数据框上，我想在每个类别中只选择价格最高的第一个品牌。

谁能帮帮我？

Answer 1

以下代码可以提供帮助：

gsgb = grouped_sort.copy()
gsgb = gsgb.groupby(level=0)
print(type(gsgb))
gsgb.head()

for cat, df in gsgb:
    display(df.sort_values(by=["price"], ascending=False).reset_index().iloc[0])

工作：
它基本上遍历分组数据框中的所有类别，然后根据 price 对值进行排序，然后重置索引，最后选择价格最高的那个。

在多索引 pandas DataFrame 中选择每个索引的第一行

Selecting first row of each index in multi indexing pandas DataFrame

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