Pandas 如何在多索引组上应用函数

我有一个多索引的熊猫系列

df=
code       names                                
B1         Aaaaa                                        7
           Abaaa                                        7
           Bbbbb                                        2
           Bcccc                                        6 

B2         Ssss                                         1
           Yyyy                                         1
           Bbbb                                         1
           BBbb                                         1

我希望返回具有最大值的索引。如果有多个索引共享最大值，则必须选择第一个按字母顺序排列的索引

df=
code       names                                
B1         Aaaaa                                        7

B2         BBbb                                         1

我试过使用这个代码

df=df.reset_index().groupby('names',as_index=False).apply(lambda x: x.max())

但它返回了错误的意甲

谢谢你的帮助

df.loc[df.groupby(level=0).idxmax()] 

或

---

---

df:

        x
code    names   
B1      Aaaaa   7
        Abaaa   7
        Bbbbb   2
        Bcccc   6
B2      Ssss    1
        Yyyy    1
        Bbbb    1
        BBbb    1

                x
code    names   
B1      Abaaa   7
B2      Yyyy    1

---

结果：

        x
code    names   
B1      Aaaaa   7
        Abaaa   7
        Bbbbb   2
        Bcccc   6
B2      Ssss    1
        Yyyy    1
        Bbbb    1
        BBbb    1

                x
code    names   
B1      Abaaa   7
B2      Yyyy    1

编辑：

        x
code    names   
B1      Aaaaa   7
        Abaaa   7
        Bbbbb   2
        Bcccc   6
B2      Ssss    1
        Yyyy    1
        Bbbb    1
        BBbb    1

                x
code    names   
B1      Abaaa   7
B2      Yyyy    1

设置升序=[真，真]

df.loc[df.sort_values(['code','names'], ascending=[True,True]).groupby('code')['x'].idxmax()]

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代码应该返回共享相同最大值的行的第一个字母名称。@PygirlDo ascending=[True，True]