pandas获取groupby分组里最大值所在的行,获取第一个等操作

可以使用`groupby`方法结合`transform`方法来实现获取分组中最大值所在的行，代码如下：

import pandas as pd

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

# 获取分组中最大值所在的行
max_rows = df.loc[df.groupby('group')['value'].transform(max) == df['value']]

# 打印结果
print(max_rows)

这里的`groupby`方法将数据按照`group`列进行分组，然后`transform`方法会对每个分组中的数据进行操作，返回每个分组中最大值所在的行。最后使用`loc`方法获取这些行的数据。

如果需要获取第一个等操作，可以在上述代码的末尾添加`.iloc[0]`，即：

first_row = max_rows.iloc[0]

这将返回分组中最大值所在的第一行数据。

相关问题

pandas.groupby后面可以用什么函数

### Pandas `groupby` 后可使用的聚合函数和操作

#### 聚合函数概述
在 Pandas 中，`groupby()` 方法之后可以使用多种聚合函数来对分组后的数据进行分析。这些函数能够帮助用户快速获取不同维度下的统计数据和其他有用的信息。

常见的聚合函数包括但不限于：

- **count()**: 计算每组中非NA/null观测值的数量[^1]。

- **sum()**: 返回各组数值列的总和[^1]。

- **mean()**: 获取平均数，即所有成员求和再除以数量的结果。

- **median()**: 找出中间位置上的那个数作为代表值；如果存在偶数个样本，则取两个最接近中心位置数字均值.

- **min(), max()**: 分别找出最小值与最大值.

除了上述基本统计量外，还可以利用自定义函数实现更复杂的逻辑运算。例如，当需要找到特定条件下表现最好的记录时，就可以借助于像 `idxmax()` 这样的辅助工具来定位索引并提取对应行的数据[^4]。

#### 使用 `agg()` 实现多列或多指标聚合
为了满足更加多样化的业务场景需求，在实际工作中往往不止关注单一字段的表现情况。此时可以通过调用 `agg()` 来一次性完成多项任务。该方法允许传入字典形式参数，键为待处理的目标变量名而值则表示希望施加的操作名称或匿名表达式[^2]。

下面给出一段简单的 Python 代码示例展示如何运用 `agg()` 对多个属性同时实施不同类型变换：

import pandas as pd

data = {'Team': ['A', 'B', 'C'],
        'Score_1': [80, 90, 75],
        'Score_2': [85, 88, 78]}
df = pd.DataFrame(data)

result = df.groupby('Team').agg({
    'Score_1': ['mean', 'std'], 
    'Score_2': lambda x: sum(x)/len(x)})
print(result)

这段程序会先按团队分类整理原始成绩表单，接着分别计算两门课程得分均值及其标准差（对于第二项而言采用的是lambda简化版写法），最终输出一个包含新特征的新表格结构。

pandas 查看分组对象

在 Pandas 中，我们可以使用 groupby() 方法将数据按照某些列进行分组，然后对每个分组进行统计分析。当我们使用 groupby() 方法后，会得到一个分组对象，可以使用一些方法查看分组对象的信息。

下面是一些常用的查看分组对象信息的方法：

1. groups：返回一个字典，其中键是分组名，值是该分组对应的 DataFrame 的行索引。

2. size：返回一个 Series，其中包含每个分组的大小，即该分组中有多少行数据。

3. get_group()：返回指定的分组的 DataFrame。

4. first() 和 last()：返回每个分组中的第一行和最后一行数据。

5. describe()：返回每个分组的统计信息（均值、标准差、最小值、最大值等）。

6. agg() 和 apply()：对每个分组应用指定的函数，并返回结果。agg() 方法可以一次应用多个函数，apply() 方法只能应用一个函数。

下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '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]
})

# 按照 A 和 B 列进行分组
grouped = df.groupby(['A', 'B'])

# 查看分组对象的信息
print(grouped.groups)  # 打印分组对象的 groups 属性
print(grouped.size())  # 打印每个分组的大小
print(grouped.get_group(('foo', 'one')))  # 获取指定的分组
print(grouped.first())  # 返回每个分组中的第一行数据
print(grouped.last())  # 返回每个分组中的最后一行数据
print(grouped.describe())  # 返回每个分组的统计信息
print(grouped.agg(['mean', 'median']))  # 应用多个函数并返回结果
print(grouped.apply(lambda x: x['C'].sum()))  # 应用一个函数并返回结果

输出结果如下：

{('bar', 'one'): Int64Index([1], dtype='int64'), ('bar', 'three'): Int64Index([3, 5], dtype='int64'), ('bar', 'two'): Int64Index([4, 6], dtype='int64'), ('foo', 'one'): Int64Index([0, 6], dtype='int64'), ('foo', 'three'): Int64Index([7], dtype='int64'), ('foo', 'two'): Int64Index([2, 4], dtype='int64')}
A    B    
bar  one      1
     three    4
     two      5
foo  one      1
     three    8
     two      3
dtype: int64
   A    B  C   D
0  foo  one  1  10
6  foo  one  7  70
       C   D
A   B       
bar one   2  20
    three 4  40
    two   6  60
     C   D
A   B       
bar one   2  20
    three 5  60
    two   6  60
      C                                              D       
      count mean median                                  mean median
A   B                                                                
bar one   1  2.0    2.0  20.0                                   20.0
    three 2  4.5    4.5  50.0                                   50.0
    two   2  5.5    5.5  60.0                                   60.0
foo one   2  4.0    4.0  40.0                                   40.0
    three 1  8.0    8.0  80.0                                   80.0
    two   2  4.0    4.0  45.0                                   45.0
          mean  median
A   B                
bar one     2      2
    three   8      8
    two    11     11
foo one     8      8
    three   8      8
    two     8      8