Как обрабатывать данные с помощью мультииндексов с помощью панд

Question

У меня есть серия, как это.

Я хочу обработать эту серию, чтобы получить максимум p за каждый ip.

Результат:

ip 192.168.1.1 22 192.168.1.2 4 192.168.1.3 3 192.168.1.4 4

Есть ли способ сделать это легко?

Answer 1

Если ip находится в индексе (в первой позиции), вы должны использовать этот синтаксис.

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

Answer 2

То, что вы ищете, это групповое предложение панд: s.groupby(level=0).max()

Пример:

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

Выход:

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

И чтобы получить максимум для каждого IP:

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

Выход:

ip
192.168.1.1    20
192.168.1.2    25
192.168.1.3    28
192.168.1.4    20

Изменить: изменено с s.groupby['ip'].max() в s.groupby(level=0).max() так как некоторые тесты, которые я сделал, не работали