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

在尝试了Zelazny在一个相对较大的DataFrame(约400k行)上建议的解决方案后，我发现它非常慢。下面是我发现的一个替代方案，它在我的数据集上运行速度快了几个数量级。

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_grouped = df.groupby(['sp', 'mt']).agg({'count':'max'})

df_grouped = df_grouped.reset_index()

df_grouped = df_grouped.rename(columns={'count':'count_max'})

df = pd.merge(df, df_grouped, how='left', on=['sp', 'mt'])

df = df[df['count'] == df['count_max']]

2014-02-11 17:54:50

其他回答

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

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_grouped = df.groupby(['sp', 'mt']).agg({'count':'max'})

df_grouped = df_grouped.reset_index()

df_grouped = df_grouped.rename(columns={'count':'count_max'})

df = pd.merge(df, df_grouped, how='left', on=['sp', 'mt'])

df = df[df['count'] == df['count_max']]

2014-02-11 17:54:50

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

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

2019-01-04 14:55:23

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

2019-07-08 16:37:59

使用groupby获取组中具有最大值的行

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