如何根据一级最大值过滤MultiIndex数据帧？

根据一级最大值过滤MultiIndex数据帧可以通过以下步骤实现：

导入所需的库：

import pandas as pd

创建一个MultiIndex数据帧：

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('Group1', 'A'), ('Group1', 'B'), ('Group2', 'A'), ('Group2', 'B'), ('Group3', 'A')])
df = pd.DataFrame(data, index=index)

根据一级最大值过滤数据帧：

max_values = df.groupby(level=0).max()  # 按一级索引分组并计算每组的最大值
filtered_df = df[df.index.get_level_values(0).isin(max_values[max_values['A'] > 3].index)]  # 根据一级索引的最大值进行过滤

在上述代码中，我们首先创建了一个MultiIndex数据帧df，其中一级索引表示分组，二级索引表示具体的数据。然后，我们使用groupby函数按一级索引分组，并计算每组的最大值。接下来，我们使用isin函数和逻辑条件过滤出一级索引的最大值大于3的分组，并将过滤后的数据帧赋值给filtered_df。

这样，我们就根据一级最大值成功过滤了MultiIndex数据帧。

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