如何查找多索引数据帧的每个级别的最大绝对值

Question

如何找到多索引数据帧每个级别的最大绝对值？

数据如下所示：

data
a   b   c   
1   X   1   -2
X   2   +2
2   X   1   -1
X   2   +2
Y   1   +6
3   X   1   -5
Y   1   -3
Y   2   +5

以下是我在保持多索引的第 1 级和第 2 级时期望收到的内容：

data
a   b   
1   X   2
2   X   2
Y   6   
3   X   -5
Y   +5

Answer 1

使用idxmax：

idx = df['data'].abs().groupby(level=[0,1]).idxmax()
df.loc[idx]

结果：

data
a b c      
1 X 1    -2
2 X 2     2
Y 1     6
3 X 1    -5
Y 2     5

外植：

idx = df['data'].abs()          # convert the `data` column to its absolute value
.groupby(level=[0,1])   # group by the first two levels (`a` and `b`)
.idxmax()               # find the index of the row with max value in each group
df.loc[idx]                     # get the rows at indexes `idx`