python groupby .idxmax()

`groupby`是pandas库中的一个函数，用于根据指定的列或条件对数据进行分组操作。而`.idxmax()`是pandas中的一个方法，用于返回分组后每个组中指定列的最大值所在的索引。

具体来说，当你使用`groupby`函数分组后，可以通过`.idxmax()`方法找出每个分组中指定列的最大值所在的索引。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据列'A'进行分组，并找出每个分组中列'C'的最大值所在的索引
max_index = df.groupby('A')['C'].idxmax()

print(max_index)

输出结果为：

0    4
1    3
2    4
3    3
4    4
5    3
6    4
7    4
Name: C, dtype: int64

以上代码将数据按列'A'进行分组，并找出每个分组中列'C'的最大值所在的索引。

相关问题

# 输出各年级身高最高的学生 result2 = student.groupby('年级').idxmax() result2_student = student.loc[result2] print(result2_student)

你的代码中可能会出现之前提到的警告，可以使用下面的代码来避免：

result2 = student[['年级', '姓名', '身高']].groupby('年级')['身高'].idxmax()
result2_student = student.loc[result2]
print(result2_student)

代码中，首先从 `student` 中选取需要的列，然后使用 `groupby()` 函数按照年级进行分组，最后使用 `idxmax()` 函数获取每个分组中身高最高的学生所在行的索引。需要注意的是，这里的 `idxmax()` 函数只对 `身高` 列进行操作，避免了对 `姓名` 和 `年级` 列的无用操作。最终使用 `loc[]` 函数获取到身高最高的学生信息。

FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. result2 = student.groupby('年级').idxmax()

这个警告是因为在使用 `DataFrame.groupby()` 和 `idxmax()` 函数时，`idxmax()` 函数返回的是每个分组中最大值所在行的索引，包括了所有列的索引，但是在结果中并不需要所有的列，因此在未来的版本中，Pandas 将会禁止对无用列进行操作，也就是这里的 `numeric_only=None` 会被弃用。

解决这个警告的方法是，在调用 `idxmax()` 函数之前，先从 `DataFrame` 中选取需要的列。例如，如果只需要对 `score` 列进行操作，那么可以这样写：

result = student[['年级', '姓名', 'score']].groupby('年级').max()
result2 = student[['年级', '姓名', 'score']].groupby('年级').idxmax()

这样就只会对 `score` 列进行操作，避免了对无用列的操作，也就不会出现上述的警告。