Как запросить MultiIndex по MultiIndex и выбрать «лучшую» строку? ⇐ Python

[Anonymous]

Скажем, у меня есть MultiIndex от MultiIndex DataFrame, аналогичный созданному здесь:
import pandas as pd

data_frame_rows = pd.MultiIndex.from_arrays([[], [], []], names=("car", "engine", "wheels"))
data_frame_columns = pd.MultiIndex.from_arrays([[], [], []], names=("group", "subgroup", "details"))
data_frame = pd.DataFrame(index=data_frame_rows, columns=data_frame_columns)

for car in ("mustang", "corvette", "civic"):
for engine in ("normal", "supercharged"):
for wheels in ("normal", "wide"):
data_frame.loc[(car, engine, wheels), ("cost", "", "money ($)")] = int(random() * 100)
data_frame.loc[(car, engine, wheels), ("cost", "", "maintenance (minutes)")] = int(random() * 60)

percent_win = random()
recommended = percent_win >= 0.8
data_frame.loc[(car, engine, wheels), ("race", "f1", "win %")] = percent_win
data_frame.loc[(car, engine, wheels), ("race", "f1", "recommended")] = recommended

percent_win = random()
recommended = percent_win >= 0.8
data_frame.loc[(car, engine, wheels), ("race", "indy", "win %")] = percent_win
data_frame.loc[(car, engine, wheels), ("race", "indy", "recommended")] = recommended

percent_win = random()
recommended = percent_win >= 0.8
data_frame.loc[(car, engine, wheels), ("race", "lemans", "win %")] = percent_win
data_frame.loc[(car, engine, wheels), ("race", "lemans", "recommended")] = recommended

Это будет выглядеть примерно так:
group cost race
subgroup f1 indy lemans
details money ($) maintenance (minutes) win % recommended win % recommended win % recommended
car engine wheels
mustang normal normal 3.0 33.0 0.664754 False 0.584689 False 0.629107 False
wide 39.0 30.0 0.143568 False 0.339405 False 0.531536 False
supercharged normal 65.0 59.0 0.270161 False 0.682142 False 0.953301 True
wide 92.0 12.0 0.403246 False 0.801241 True 0.991273 True
corvette normal normal 72.0 46.0 0.361436 False 0.981196 True 0.352499 False
wide 19.0 2.0 0.303950 False 0.578942 False 0.802201 True
supercharged normal 15.0 29.0 0.148742 False 0.305060 False 0.144883 False
wide 59.0 38.0 0.102707 False 0.364228 False 0.602490 False
civic normal normal 51.0 14.0 0.726772 False 0.930073 True 0.218876 False
wide 66.0 7.0 0.530214 False 0.051396 False 0.240695 False
supercharged normal 55.0 52.0 0.939180 True 0.614061 False 0.589519 False
wide 74.0 28.0 0.595012 False 0.240609 False 0.539910 False

Теперь я хочу найти все строки, в которых данная конфигурация автомобиля рекомендована хотя бы для 1 гонки. Если конкретный автомобиль рекомендуется использовать более чем в одной гонке, я хочу выбрать конфигурацию, которая имеет наибольший процент шансов на победу в любой гонке.
Я читал это несколько раз и хоть убей, я не могу этого понять.
Я пробовал что-то вроде:
data_frame[(data_frame.loc[:,idx["race",:,"recommended"]]==True)]

Но это, похоже, не фильтрует строки, а просто устанавливает значение NaN или True
group cost race
subgroup f1 indy lemans
details money ($) maintenance (minutes) win % recommended win % recommended win % recommended
car engine wheels
mustang normal normal NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
wide NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
supercharged normal NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN True
wide NaN NaN NaN NaN NaN True NaN True
corvette normal normal NaN NaN NaN NaN NaN True NaN NaN
wide NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN True
supercharged normal NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
wide NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
civic normal normal NaN NaN NaN NaN NaN True NaN NaN
wide NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
supercharged normal NaN NaN NaN True NaN NaN NaN NaN
wide NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/788 ... e-best-row