基于groupby之后第二列中第一个最大值的一列的值

1条回答

网友

1楼 · 发布于 2024-04-19 04:33:51

如果您需要原始DataFrame中的新列，我相信您需要^{}：

g = df.groupby(['Itr','Type'])

df['max_val'] = g['Val'].transform('max')
df['min_val'] = g['Val'].transform('min')

df['time_by_first_max_val'] = (df.set_index('Time')
                                 .groupby(['Itr','Type'])['Val'].transform('idxmax').values)
print (df)
    Itr  Type  Time  Val  max_val  min_val  time_by_first_max_val
0     2     3   101    3        6        1                    104
1     2     3   102    4        6        1                    104
2     2     3   103    5        6        1                    104
3     2     3   104    6        6        1                    104
4     2     3   105    6        6        1                    104
5     2     3   106    5        6        1                    104
6     2     3   107    1        6        1                    104
7     1     2   101   11       18       10                    104
8     1     2   102   12       18       10                    104
9     1     2   103   13       18       10                    104
10    1     2   104   18       18       10                    104
11    1     2   105   15       18       10                    104
12    1     2   106   10       18       10                    104
13    4     5   101   21       29       21                    104
14    4     5   102   22       29       21                    104
15    4     5   103   27       29       21                    104
16    4     5   104   29       29       21                    104
17    4     5   105   25       29       21                    104
18    4     5   106   26       29       21                    104

或^{}如果需要聚合值：

df2 = (df.set_index('Time')
         .groupby(['Itr','Type'], sort=False)['Val']
         .agg([('max_val', 'max'),('min_val', 'min'),('time_by_first_max_val', 'idxmax')])
         .reset_index())
print (df2)

   Itr  Type  max_val  min_val  time_by_first_max_val
0    2     3        6        1                    104
1    1     2       18       10                    104
2    4     5       29       21                    104

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