如何从GroupBy.apply()中删除multiindex？

Question

基于这个问题.

df = pandas.DataFrame([[2001, "Jack", 77], [2005, "Jack", 44], [2001, "Jill", 93]],columns=['Year','Name','Value'])

    Year    Name    Value
0   2001    Jack    77
1   2005    Jack    44
2   2001    Jill    93

对于每个唯一的名称,我想保留具有最大年份值的行.在上面的例子中,我想获得该表

    Year    Name    Value
0   2005    Jack    44
1   2001    Jill    93

我尝试用groupby+(apply)解决这个问题:

df.groupby('Name', as_index=False)\
     .apply(lambda x: x.sort_values('Value').head(1))
     Year  Name  Value
0 0  2001  Jack     44
1 2  2001  Jill     93

不是最好的方法,但我对发生的事情更感兴趣,为什么.结果MultiIndex如下所示:

MultiIndex(levels=[[0, 1], [0, 2]],
           labels=[[0, 1], [0, 1]])

我不是在寻找一种解决方法.我实际上更有兴趣知道为什么会发生这种情况,以及如何在不改变方法的情况下阻止它.

Answer 1

IIUC,使用group_keys=False:

df.groupby('Name', group_keys=False).apply(lambda x: x.sort_values('Value').head(1))

输出:

   Year  Name  Value
1  2005  Jack     44
2  2001  Jill     93