DataFrame.groupby()求各组最大值

要求各组最大值可以使用 `max()` 函数来实现。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 group 列进行分组，并求每组的最大值
max_values = df.groupby('group')['value'].max()

print(max_values)

输出结果为：

group
A    2
B    5
C    6
Name: value, dtype: int64

上述代码中，`df.groupby('group')` 表示按照 `group` 列进行分组，`['value']` 表示对 `value` 列进行操作，`.max()` 表示求每组的最大值。最终的结果是一个 Pandas Series 对象，其中每个元素表示每个组的最大值。

相关问题

pandas.DataFrame.groupby求各组最大值

可以使用`groupby`方法和`max`方法来求各组最大值，示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emma', 'Frank'],
    'group': ['A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'A'],
    'score': [80, 75, 90, 85, 95, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby方法求各组最大值
max_scores = df.groupby('group')['score'].max()

print(max_scores)

输出结果为：

group
A    85
B    95
Name: score, dtype: int64

其中，`groupby('group')`表示按照`group`列进行分组，`['score']`表示对`score`列进行聚合，`.max()`表示对每个分组的`score`列求最大值。最终结果是一个`Series`对象，索引为各组的名称，值为各组最大值。

python怎么对dataframe分组并计算各组元素的最大值、最小值

在Python的pandas库中，你可以使用`groupby()`函数对DataFrame按某个列或多列进行分组，然后对每个组应用聚合函数，比如计算最大值和最小值。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个名为df的DataFrame
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按'A'和'B'列进行分组，并计算'C'列的最大值和最小值
grouped_df = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': {'max': 'max', 'min': 'min'}})

在这个例子中，`groupby(['A', 'B'])`将DataFrame按照'A'和'B'两列的组合进行分组，而`agg({'C': {'max': 'max', 'min': 'min'}})`则表示对'C'列分别计算最大值(max)和最小值(min)。

结果会得到一个新的DataFrame，其中每一行代表一个(A, B)组，'max'和'min'列分别是对应组内'C'列的最大值和最小值。