Python 如何使用pandas处理多索引数据

我有一个这样的系列

我想处理这个系列以获得每个ip的最大

p

结果:

知识产权
192.168.1.1     22
192.168.1.2      4
192.168.1.3      3
192.168.1.4      4

---

有什么方法可以轻松做到这一点吗？

您需要的是：

s.groupby（level=0）.max（）

示例：

iterables = [['192.168.1.1', '192.168.1.2', '192.168.1.3', '192.168.1.4'],
             ['123455', '123456', '123457']]
index = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['ip', 'p'])
s = pd.Series(np.random.randint(30, size=12), index=index)
s

输出：

ip           p     

192.168.1.1  123455    18
             123456    20
             123457    12
192.168.1.2  123455    25
             123456     1
             123457     4
192.168.1.3  123455    28
             123456    19
             123457    22
192.168.1.4  123455    20
             123456    10
             123457    12

ip
192.168.1.1    20
192.168.1.2    25
192.168.1.3    28
192.168.1.4    20

要获得每个IP的最大值：

s.groupby(level=0).max()

输出：

ip           p     

192.168.1.1  123455    18
             123456    20
             123457    12
192.168.1.2  123455    25
             123456     1
             123457     4
192.168.1.3  123455    28
             123456    19
             123457    22
192.168.1.4  123455    20
             123456    10
             123457    12

ip
192.168.1.1    20
192.168.1.2    25
192.168.1.3    28
192.168.1.4    20

编辑：

---

从

s.groupby['ip'].max（）

更改为

s.groupby（level=0）.max（）

，因为我做的一些测试不起作用

您要找的是：

s.groupby（level=0）.max（）

示例：

iterables = [['192.168.1.1', '192.168.1.2', '192.168.1.3', '192.168.1.4'],
             ['123455', '123456', '123457']]
index = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['ip', 'p'])
s = pd.Series(np.random.randint(30, size=12), index=index)
s

输出：

ip           p     

192.168.1.1  123455    18
             123456    20
             123457    12
192.168.1.2  123455    25
             123456     1
             123457     4
192.168.1.3  123455    28
             123456    19
             123457    22
192.168.1.4  123455    20
             123456    10
             123457    12

ip
192.168.1.1    20
192.168.1.2    25
192.168.1.3    28
192.168.1.4    20

要获得每个IP的最大值：

s.groupby(level=0).max()

输出：

ip           p     

192.168.1.1  123455    18
             123456    20
             123457    12
192.168.1.2  123455    25
             123456     1
             123457     4
192.168.1.3  123455    28
             123456    19
             123457    22
192.168.1.4  123455    20
             123456    10
             123457    12

ip
192.168.1.1    20
192.168.1.2    25
192.168.1.3    28
192.168.1.4    20

编辑：
从
s.groupby['ip'].max（）
更改为
s.groupby（level=0）.max（）
，因为我做的一些测试不起作用
如果
ip
在索引中（第一个位置），您应该使用此语法

s.groupby(level=0).max()

# ip
# 192.168.1.1    22
# 192.168.1.2     4
# 192.168.1.3     3
# 192.168.1.4     4
# Name: p, dtype: int64

如果
ip
位于索引中（第一个位置），则应使用此语法

s.groupby(level=0).max()

# ip
# 192.168.1.1    22
# 192.168.1.2     4
# 192.168.1.3     3
# 192.168.1.4     4
# Name: p, dtype: int64

非常感谢，非常感谢。