使用groupby获取组中具有最大值的行

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

当前回答

简单的解决方案是应用idxmax()函数来获取具有最大值的行索引。这将过滤掉组中值最大的所有行。

In [365]: import pandas as pd

In [366]: 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]
})

In [367]: df                                                                                                       
Out[367]: 
   count  mt   sp  val
0      3  S1  MM1    a
1      2  S1  MM1    n
2      5  S3  MM1   cb
3      8  S3  MM2   mk
4     10  S4  MM2   bg
5      1  S4  MM2  dgb
6      2  S2  MM4   rd
7      2  S2  MM4   cb
8      7  S2  MM4  uyi


### Apply idxmax() and use .loc() on dataframe to filter the rows with max values:
In [368]: df.loc[df.groupby(["sp", "mt"])["count"].idxmax()]                                                       
Out[368]: 
   count  mt   sp  val
0      3  S1  MM1    a
2      5  S3  MM1   cb
3      8  S3  MM2   mk
4     10  S4  MM2   bg
8      7  S2  MM4  uyi

### Just to show what values are returned by .idxmax() above:
In [369]: df.groupby(["sp", "mt"])["count"].idxmax().values                                                        
Out[369]: array([0, 2, 3, 4, 8])

2017-07-07 00:40:35

其他回答

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'))

2018-08-08 18:25:07

我在很多组操作中都使用了这种函数风格:

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('Mt')\
  .apply(lambda group: group[group.Count == group.Count.max()])\
  .reset_index(drop=True)

    sp  mt  val  count
0  MM1  S1    a      3
1  MM4  S2  uyi      7
2  MM2  S3   mk      8
3  MM2  S4   bg     10

.reset_index(drop=True)通过删除group-index返回到原始索引。

2019-01-14 10:03:03

意识到“应用”“nmaximum”到groupby对象同样有效:

额外的优势-也可以获取前n个值，如果需要:

In [85]: import pandas as pd

In [86]: 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]
    ...: })

## Apply nlargest(1) to find the max val df, and nlargest(n) gives top n values for df:
In [87]: df.groupby(["sp", "mt"]).apply(lambda x: x.nlargest(1, "count")).reset_index(drop=True)
Out[87]:
   count  mt   sp  val
0      3  S1  MM1    a
1      5  S3  MM1   cb
2      8  S3  MM2   mk
3     10  S4  MM2   bg
4      7  S2  MM4  uyi

2019-04-10 02:38:11

使用groupby和idxmax方法:

将col date转换为datetime: df(“日期”)= pd.to_datetime (df(“日期”)) 在groupyby ad_id之后，获取列日期的Max索引: idx = df.groupby(=“ad_id”)(“日期”).idxmax () 获取所需数据: df_max = df.loc (idx,)

[54]:

ad_id  price       date
7     22      2 2018-06-11
6     23      2 2018-06-22
2     24      2 2018-06-30
3     28      5 2018-06-22

2018-07-24 10:45:21

您可以根据计数对dataFrame进行排序，然后删除重复项。我认为这样更简单:

df.sort_values('count', ascending=False).drop_duplicates(['Sp','Mt'])

2016-11-16 10:14:22

使用groupby获取组中具有最大值的行

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