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在多索引数据帧中查找每个索引的第一次出现

[英]Finding the first occurrence per index in Multiindex dataframe

我有一个名为 panel_long 的熊猫数据框,看起来像这样:

                 x  y  z event Start
company period   
A       1        1  2  3 False 5
B       1        1  2  3 False 7
...
A       27       1  2  3 True  5
B       27       1  2  3 False 7
...
A       31       1  2  3 False 5
B       31       1  2  3 True  7

至于与生存分析的准备livelines我想补充,其中列明了第一期活动相当于每家公司真正的一列。 对于非多索引数据帧,我会使用 idxmax,但我不知道如何使它适用于多索引 df。 其中,我尝试了以下方法:

def funct(df, column):
    df[column].idxmax()

df = panel_long.groupby('company').apply(funct, ('event'))

但这只是返回一个空的数据框。 有任何想法吗? 我被卡住了

您应该在自定义函数中return输出

def funct(df, column):
    return df[column].idxmax()
df.groupby('company').apply(funct, ('event'))
Out[248]: 
company
A    (A, 1)
B    (B, 1)
dtype: object
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