python - 是否可以对 groupby 的结果进行 groupby？

Question

我认为我不需要共享整个数据框，但基本上，这是有问题的代码行(当然，已经导入了 pandas)

divstack = df[df['Competitor']=='Emma Slabach'].groupby(['Division','Stack'])['Time'].min()

输出是:

>>> divstack
Division  Stack 
6U F      3/3/03     2.66
          3/6/03     4.81
          Cycle     13.89
7-8 F     3/3/03     2.41
          3/6/03     2.68
          Cycle      7.71
9-10 F    3/3/03     2.13
          3/6/03     2.75
          Cycle      6.94
Name: Time, dtype: float64

我已经抓到 Emma 的最快时间是 2.13，多亏了这行代码:

emma = df[df['Competitor']=='Emma Slabach'].groupby(['Competitor'])['Time'].min()

输出是:

>>> emma
Competitor
Emma Slabach    2.13 
Name: Time, dtype: float64

但是我将如何修改之前的第一行代码以专门获取 Division 和 Stack(以及 Time)她最快的时间是什么时候？ (9-10F 部门和 Stack 3/3/03)。

我认为函数不是必需的，但是有没有一种方法可以在我得到的第一个 groupby 输出 (divstack) 之上执行另一个 groupby，以进一步“最小化”并得到她最快的时间？或者我可以在 divstack 中的某处输入 emma 以获取该时间发生在哪个分区/堆栈？

我需要将除法、堆栈和时间存入divstack

Answer 1

给定 divstack，您可以使用 .loc 和 min() 检索完整的 MultiIndex 条目:

divstack.loc[divstack.eq(divstack.min())]

Division  Stack 
9-10 F    3/3/03    2.13
Name: Time, dtype: float64