pandas-如何使用多索引在数据帧的深层检索极小值ID

这是我的多索引测试数据集-

In [126]: sumdf
Out[126]:
                     sum
frame face lmark
0     NaN  NaN       0.0
30    0.0  1.0    1113.0
           2.0    1064.0
           3.0    1212.0
45    0.0  1.0    1084.0
           2.0    1133.0
           3.0    1181.0

我可以使用-

In [127]: sumdf.idxmin()
Out[127]:
sum    (0, nan, nan)
dtype: object

但是如何确定

lmark

级别的最小值指数呢

我想找回像这样的东西-

(45, 0.0, 1.0) - minimum where lmark = 1.0
(30, 0.0, 2.0) - minimum where lmark = 2.0
(30, 0.0, 3.0) - minimum where lmark = 3.0

---

IIUC，它是

idxmin

和

groupby

：

df.groupby(level='lmark')['sum'].idxmin()

输出：

lmark
1.0    (45, 0.0, 1.0)
2.0    (30, 0.0, 2.0)
3.0    (45, 0.0, 3.0)
Name: sum, dtype: object