groupby python 重复项取最大值

你可以使用 `groupby` 函数和 `max` 函数来实现重复项取最大值的操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 groupby 和 max 函数取重复项的最大值
result = df.groupby('A')['B'].max()

print(result)

这个代码会将数据集按照 'A' 列进行分组，然后对于每个分组，取 'B' 列的最大值。最终会输出每个分组的最大值。你可以根据自己的需求修改列名和数据集。希望能对你有所帮助！

相关问题

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。

python groupby describe

可以使用groupby和describe函数来对数据进行分组和描述统计。以下是一个Python的示例代码：

df.groupby(['属性']).describe()

其中，'属性'是你要进行分组的列名。这段代码将对该列进行分组，并计算每个组的描述统计信息，包括计数、均值、标准差、最小值、25%分位数、中位数、75%分位数和最大值。

请注意，这只是一种可能的方法，具体使用方式还取决于你的数据和分析需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python中groupby函数详解（非常容易懂）](https://blog.csdn.net/weixin_53002252/article/details/116189523)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]