Pandas Dataframes: Как сгруппировать по группе?

Question

Я пытаюсь обобщить вопрос, который я задал here.

mlb dataframe выглядит

Player    Position   Salary  Year 
0 Mike Witt   Pitcher   1400000 1988 
1 George Hendrick Outfielder  989333  1988 
2 Chili Davis  Outfielder  950000  1988 
3 Brian Downing  Designated Hitter 900000  1988 
4 Bob Boone   Catcher   883000  1988 
5 Bob Boone   Catcher   883000  1989 
6 Frank Smith  Catcher   993000  1988 
7 Frank Smith  Pitcher   1300000 1989 

Обратите внимание, что тот же игрок может быть указан несколько раз для разных лет. Я пытаюсь найти игрока с максимальной суммой зарплаты для каждой позиции. Выход должен быть что-то вроде:

Position   Player   Salary  
0 Pitcher   Mike Witt   1400000 
1 Outfielder   George Hendrick 989333 
2 Brian Downing  Designated Hitter 900000 
3 Catcher   Bob Boone   1766000 

Я думаю, что мне нужно сделать что-то вроде группы по позиции, то группа игроком, а затем суммировать для каждого игрока и найти максимум. Но у меня проблемы с этим.

Как только я сделаю positions = mlb.groupby("Position") У меня возникли проблемы с следующим шагом. Я думаю, что вложенная группа от игрока необходима, но я не знаю, как действовать.

Answer 1

Это грязно, но выполняет свою работу.

df = pd.DataFrame({'Player':['Mike Witt','George Hendrick','Chili Davis','Brian Downing','Bob Boone','Bob Boone'], 
       'Position':['Pitcher','Outfielder','Outfielder','Designated Hitter','Catcher','Catcher'], 
       'Salary':[1400000,989333, 950000,900000,883000,900000], 
       'Year':[1988,1988,1988,1988,1988,1988]}) 

gp = df.groupby(['Player','Position']).sum()['Salary'].to_frame().reset_index() 
gp.sort('Salary',ascending=False).drop_duplicates('Position') 

ИЛИ

gp.groupby('Position').max() 

Как @dawg упоминалось, это будет по существу лечить игрока, который имеет несколько позиций, как различные игроки, так что их зарплаты на позиции то, что показано здесь.

  Player   Position Salary 
0  Bob Boone   Catcher 1783000 
4  Mike Witt   Pitcher 1400000 
3 George Hendrick   Outfielder 989333 
1 Brian Downing Designated Hitter 900000 

Answer 2

Попробуйте

import numpy as np 
g = df.groupby(['Position', 'Player']).aggregate({'Salary': sum, 'Player': lambda y: np.unique(y)}) 
print g.max(level=['Position'])