python - 熊猫数据框多个分组过滤

Question

我有以下数据框：

df2 = pd.DataFrame({'season':[1,1,1,2,2,2,3,3],'value' : [-2, 3,1,5,8,6,7,5], 'test':[3,2,6,8,7,4,25,2],'test2':[4,5,7,8,9,10,11,12]},index=['2020', '2020', '2020','2020', '2020', '2021', '2021', '2021']) 
df2.index=  pd.to_datetime(df2.index)  
df2.index = df2.index.year
print(df2)

        season  test  test2  value
2020       1     3      4     -2
2020       1     2      5      3
2020       1     6      7      1
2020       2     8      8      5
2020       2     7      9      8
2021       2     4     10      6
2021       3    25     11      7
2021       3     2     12      5

我想对其进行过滤以获取该年每一年和该年每个季节的“值”列的最大值。我怎样才能有效地做到这一点？

预期结果：

print(df_result)

        season  value  test  test2
year                            
2020       1      3     2      5
2020       2      8     7      9
2021       2      6     4     10
2021       3      7     25    11

感谢您的帮助，

皮埃尔

标签： pythonpandasdataframegroup-bypandas-groupby

Answer 1

这是一个groupby操作，但有点不重要，所以发布作为答案。

(df2.set_index('season', append=True)
    .groupby(level=[0, 1])
    .value.max()
    .reset_index(level=1)
)
      season  value
2020       1      4
2020       2      8
2021       2      6
2021       3      7