Groupby + Applyは不要なマルチインデックスを生成します

Question

this questionに基づいています。

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 

それぞれユニークな名前のために、私は最大の 年の値を持つ行を維持したいと思います。最善のアプローチ

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 

ないが、私はもっと興味：上記の例では、私はgroupby +（apply）でこの質問を解決しようとしたテーブル

Year Name Value 
0 2005 Jack 44 
1 2001 Jill 93 

を取得したいと思い何が起こっているのか、そしてなぜそれが起こったのか。結果は次のようになりますMultiIndexを持っている：私は回避策を探していないよ

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

。私は実際になぜこれが起きているのか、私のアプローチを変えずにそれを防ぐ方法を知りたいと思っています。

Answer 1

IIUC、group_keys=False使用：

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

出力：

Year Name Value 
1 2005 Jack  44 
2 2001 Jill  93