我如何找到所有行的熊猫DataFrame有最大的值为计数列，分组后['Sp'，'Mt']列?
例1:下面的DataFrame，我用['Sp'，'Mt']分组:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a **3**
1 MM1 S1 n 2
2 MM1 S3 cb **5**
3 MM2 S3 mk **8**
4 MM2 S4 bg **10**
5 MM2 S4 dgd 1
6 MM4 S2 rd 2
7 MM4 S2 cb 2
8 MM4 S2 uyi **7**
预期输出是得到每组中数量最大的结果行，如下所示:
0 MM1 S1 a **3**
2 MM1 S3 cb **5**
3 MM2 S3 mk **8**
4 MM2 S4 bg **10**
8 MM4 S2 uyi **7**
例2:这个DataFrame，我用['Sp'，'Mt']分组:
Sp Mt Value count
4 MM2 S4 bg 10
5 MM2 S4 dgd 1
6 MM4 S2 rd 2
7 MM4 S2 cb 8
8 MM4 S2 uyi 8
预期输出是获得每组中count等于max的所有行，如下所示:
Sp Mt Value count
4 MM2 S4 bg 10
7 MM4 S2 cb 8
8 MM4 S2 uyi 8
您可能不需要执行groupby()，而是同时使用sort_values + drop_duplicate
df.sort_values('count').drop_duplicates(['Sp', 'Mt'], keep='last')
Out[190]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
2 MM1 S3 cb 5
8 MM4 S2 uyi 7
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
使用tail也是同样的逻辑
df.sort_values('count').groupby(['Sp', 'Mt']).tail(1)
Out[52]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
2 MM1 S3 cb 5
8 MM4 S2 uyi 7
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})
df.groupby(['sp', 'mt']).apply(lambda grp: grp.nlargest(1, 'count'))
您可能不需要执行groupby()，而是同时使用sort_values + drop_duplicate
df.sort_values('count').drop_duplicates(['Sp', 'Mt'], keep='last')
Out[190]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
2 MM1 S3 cb 5
8 MM4 S2 uyi 7
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
使用tail也是同样的逻辑
df.sort_values('count').groupby(['Sp', 'Mt']).tail(1)
Out[52]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
2 MM1 S3 cb 5
8 MM4 S2 uyi 7
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
尝试在groupby对象上使用" nmaximum "。使用nmaximum的优点是它返回“第n个最大项”所在行的索引。
注意:我们对索引的第二个(1)元素进行切片，因为在这种情况下，我们的索引由元组(例如。(s1, 0))。
df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})
d = df.groupby('mt')['count'].nlargest(1) # pass 1 since we want the max
df.iloc[[i[1] for i in d.index], :] # pass the index of d as list comprehension
如果你对你的DataFrame进行排序，排序将被保留在groupby中。然后，只需获取第一个或最后一个元素并重置索引。
df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})
df.sort_values("count", ascending=False).groupby(["sp", "mt"]).first().reset_index()
