액세스 마지막 요소 I는 첫 번째 인덱스의 모든 값에 대한 두 번째 인덱스 <strong></strong> 마지막 요소에 액세스하려는 <code>multi index</code> 팬더 dataframe에서

Question

을 dataframe. 두 번째 인덱스의 수준 수는 첫 번째 인덱스의 값에 따라 다릅니다. 나는 pandas multi index documentation을 훑어 보았지만 그렇게하는 것을 찾을 수 없었다. 예를 들어

, 아래의 데이터 프레임 :

arrays = [ ['bar', 'bar', 'baz', 'foo', 'foo', 'foo', 'qux'], 
      ['one', 'two', 'one', 'one', 'two', 'three', 'one']] 
tuples = list(zip(*arrays)) 
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(7, 3), index=index, columns=['A', 'B', 'C']) 
df 
       A   B   C 
first second 
bar one  0.289163 -0.464633 -0.060487 
     two  0.224442 0.177609 2.156436 
baz one -0.262329 -0.248384 0.925580 
foo one  0.051350 0.452014 0.206809 
     two  2.757255 -0.739196 0.183735 
     three -0.064909 -0.963130 1.364771 
qux one -1.330857 1.881588 -0.262170 

나는 싶어 :

    A   B   C 
first second 
bar two  0.224442 0.177609 2.156436 
baz one -0.262329 -0.248384 0.925580 
foo three -0.064909 -0.963130 1.364771 
qux one -1.330857 1.881588 -0.262170 

내가 작업을 오전 dataframes는 10M 이상의 라인을 가지고 그래서 명시 적 루프를 피하려고.

Answer 1

사용 groupbytail과 :

print (df.groupby(level='first').tail(1)) 
        A   B   C 
first second        
bar two  0.053054 -0.555819 0.589998 
baz one -0.868676 1.293633 1.339474 
foo three 0.407454 0.738872 1.811894 
qux one -0.346014 -1.491270 0.446772 

last 때문에이 level second 손실 :.

이

print (df.groupby(level='first').last())   
       A   B   C 
first        
bar 0.053054 -0.555819 0.589998 
baz -0.868676 1.293633 1.339474 
foo 0.407454 0.738872 1.811894 
qux -0.346014 -1.491270 0.446772