Python 多索引数据帧数据提取

我有一个pandas数据框，其中第一行有多个条目，但第二行有重复列

                   A                           B.                     C
Date           High         Low            High       Low.        High        Low       
2000-07-03     19.796038    19.202157      9.261945   9.011265    19.261945   9.011265

2000-07-05     19.845534    18.845534      9.81945    8.011       29.81945    8.011

我想找出哪个A、B或C在日期的高低上有最大的区别

Desired output:
                     C
         Date        High          Low      Difference 
         2000-07-05  29.81945      8.011.   21.808

哪一个更好的透视表、分组、熔化？

我们可以做堆栈，然后是idxmax

我们可以做堆栈，然后是idxmax

s=df.stack(level=0)
idx=(s['High']-s['Low']).idxmax()

df.loc[[idx[0]],[idx[1]]]
Out[268]: 
                   C       
                High    Low
Date                       
2000-07-05  29.81945  8.011