熊猫groupby删除多个索引

Question

我有一个数据框，其中包含要分组的列，并按列值排序。在groupby之后，我发现有多个索引，其中一个是原始数据帧的索引，我想删除该索引。

示例数据框：

> d = pd.DataFrame(np.array([[0, 0, 1, 1, 2, 2, 2],
                             [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
                             [1.25, 10.1, 2.3, 2.4, 1.2, 5.5, 5.7]]).T,
                            columns=['a', 'b', 'c'])

> d
    a   b   c
0   0.0 3.0 1.25
1   0.0 4.0 10.10
2   1.0 5.0 2.30
3   1.0 6.0 2.40
4   2.0 7.0 1.20
5   2.0 8.0 5.50
6   2.0 9.0 5.70

我要应用的功能：

def top_all(df,column='b'):
    return df.sort_index(by=column,ascending=True)

我如何使用groupby：

d.groupby('a').apply(top_all)

我得到的结果：

        a   b   c
 a              
0.0 0   0.0 3.0 1.25
    1   0.0 4.0 10.10
1.0 2   1.0 5.0 2.30
    3   1.0 6.0 2.40
2.0 4   2.0 7.0 1.20
    5   2.0 8.0 5.50
    6   2.0 9.0 5.70

我想要这样的结果：

        a   b   c
 a              
0.0   0.0   3.0 1.25
      0.0   4.0 10.10
1.0   1.0   5.0 2.30
      1.0   6.0 2.40
2.0   2.0   7.0 1.20
      2.0   8.0 5.50
      2.0   9.0 5.70

已更新：

我尝试了reset_index级别，但结果不包含级别。我想要的结果为groupby格式，这意味着列a的值应在索引中分成不同的组。我不知道我是否清楚...

> d.groupby('a').apply(top_all).reset_index(level=1, drop=True)
> d
    a   b   c
a           
0.0 0.0 3.0 1.25
0.0 0.0 4.0 10.10
1.0 1.0 5.0 2.30
1.0 1.0 6.0 2.40
2.0 2.0 7.0 1.20
2.0 2.0 8.0 5.50
2.0 2.0 9.0 5.70