使用groupby获取组中具有最大值的行

2020-12-04 16:02:37 发布

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在按['Sp','Mt']列分组之后,如何在pandas数据框中找到具有count列最大值的所有行?

示例1:以下数据帧,我按['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:获取组之间计数最大的结果行,如:

0  MM1  S1   a      **3**
1 3  MM2  S3   mk      **8**
4  MM2  S4   bg     **10** 
8  MM4  S2   uyi      **7**

示例2:此数据帧,我按['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

对于上面的例子,我想得到每组中count等于max的行,例如:

MM2  S4   bg     10
MM4  S2   cb     8
MM4  S2   uyi    8
3条回答
网友
1楼 ·
In [1]: df
Out[1]:
    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

In [2]: df.groupby(['Mt'], sort=False)['count'].max()
Out[2]:
Mt
S1     3
S3     8
S4    10
S2     7
Name: count

要获取原始DF的索引,可以执行以下操作:

In [3]: idx = df.groupby(['Mt'])['count'].transform(max) == df['count']

In [4]: df[idx]
Out[4]:
    Sp  Mt Value  count
0  MM1  S1     a      3
3  MM2  S3    mk      8
4  MM2  S4    bg     10
8  MM4  S2   uyi      7

注意,如果每个组有多个max值,则将返回all。

更新

如果万岁玛丽有可能这就是手术室的要求:

In [5]: df['count_max'] = df.groupby(['Mt'])['count'].transform(max)

In [6]: df
Out[6]:
    Sp  Mt Value  count  count_max
0  MM1  S1     a      3          3
1  MM1  S1     n      2          3
2  MM1  S3    cb      5          8
3  MM2  S3    mk      8          8
4  MM2  S4    bg     10         10
5  MM2  S4   dgd      1         10
6  MM4  S2    rd      2          7
7  MM4  S2    cb      2          7
8  MM4  S2   uyi      7          7
网友
2楼 ·

简单的解决方法是应用:idxmax()函数来获取具有最大值的行的索引。 这将筛选出组中具有最大值的所有行。

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])
网友
3楼 ·

您可以按计数对数据帧进行排序,然后删除重复项。我觉得更容易:

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

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