Python：在groupby对象中获取最大索引？

这是我的

groupby

聚合后的结果：

                Message
Month   Hour    
    1   0        192
        1        152
        2        64
        3        117
        4        59
        5        15
        6        73
        7        53
        8        33
        9        116
        10       219
        11       264
        12       686
        13       878
        14       320
        15       287
        16       447
        17       792
        18       886
        19       861
        20       458
        21       375
        22       434
        23       238
    2   0         49
        1         25
        2         23
        3         15
        6         45
        7         23
        .         
        .         
        .     

我想获取

小时数

，该小时数在

月份

中有最多的

消息

例如，在一月份，我想得到msg计数最高的

18

如何在代码中实现它？

使用，但它返回元组，因为

多索引

，所以需要

str[1]

来选择第二个值：

s = df.groupby(level=0)['Message'].idxmax().str[1]
print (s)
Month
1    18
2     0
Name: Message, dtype: int64

详细信息：

print (df.groupby(level=0)['Message'].idxmax())
Month
1    (1, 18)
2     (2, 0)
Name: Message, dtype: object

另一种解决方案是通过以下方法按多索引的第一级创建列：

print (df.reset_index(level=0).groupby('Month')['Message'].idxmax())
Month
1    18
2     0
Name: Message, dtype: int64