Выбор всех строк на основе последнего вторичного индекса для каждого первичного индекса

Учитывая мультииндексный фрейм данных с различным количеством вторичных индексов, как я могу выбрать последний вторичный индекс для всех первичных индексов? Пример df:

              THill
Elm    Ply         
100000 1    0.22865
       2    0.22847
       3    0.33411
       4    0.33370
100001 1    0.22919
       2    0.22907
       3    0.33480
       4    0.33436
       5    0.22828
       6    0.22801

Желаемый результат будет:

Elm    THill
100000 0.33370 (from Ply=4)
100001 0.22801 (from Ply=6)

Я могу выбрать данный слой, например df.xs (4, level = 'Ply'), но как мне выбрать все последние вторичные индексы?

df.groupby(level=0).last()?

— 01.05.2018 17:24

Отлично. Спасибо. Я даже не думал об очередной групповой операции.

— 01.05.2018 17:31

python pandas dataframe multi-index

01.05.2018 17:23

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Одно из возможных решений этой проблемы - группировка по второму уровню индекса и вызов groupby.last:

df.groupby(level=0).last()

В качестве альтернативы вы можете использовать tail таким же образом (спасибо, Вен!):

df.groupby(level=0).tail(1)

01.05.2018 17:37

Другие вопросы по теме

Слияние возвращает пустой фрейм данных в пандах

Панды - Общая сумма для каждой даты

Фрейм данных (5 МБ), потребляющий всю доступную оперативную память, сбой системы

Производительность строки Pandas содержит для столбца

Подсчет отдельных строк в скользящем окне, включая NaN, с использованием панд

Выполните расчет сразу для нескольких столбцов с помощью pandas

Что делает dtype = None в pandas.read_csv?

Фрейм данных Pandas: идентифицируйте NaN и нулевые значения в одном заявлении

Панды перебирают массивы с помощью groupby

Индексирование Pandas DataFrame, выбор строк с определенными столбцами, которые являются значениями NaN

Выбор всех строк на основе последнего вторичного индекса для каждого первичного индекса

Ответы 1

Другие вопросы по теме

Похожие вопросы