# 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)
时间: 2023-10-24 10:05:41 浏览: 23
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:
```python
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。
相关问题
DataFrame.groupby() 求各年级身高最高的学生
可以使用 `DataFrame.groupby()` 和 `idxmax()` 函数来实现。`idxmax()` 函数返回每个分组中最大值所在行的索引,然后可以通过索引获取到最高身高的学生信息。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'grade': ['A 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'height': [170, 175, 160, 165, 180, 155]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照 grade 列进行分组,并获取每组中身高最高的学生信息
max_heights_idx = df.groupby('grade')['height'].idxmax()
max_heights_students = df.loc[max_heights_idx]
print(max_heights_students)
```
输出结果为:
```
grade name height
1 A Jerry 175
4 B Charlie 180
5 C David 155
```
上述代码中,`df.groupby('grade')['height'].idxmax()` 表示按照 `grade` 列进行分组,然后获取每组中身高最高的学生所在行的索引。最终的结果是一个 Pandas Series 对象,其中每个元素表示每个组中身高最高的学生所在行的索引。然后通过 `loc[]` 函数获取到身高最高的学生信息。
DataFrame.groupby()求各年级最高的学生
可以使用 `DataFrame.groupby()` 和 `idxmax()` 函数来实现。`idxmax()` 函数返回每个分组中最大值所在行的索引,然后可以通过索引获取到最高分的学生信息。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'grade': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'score': [90, 95, 80, 85, 95, 70]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照 grade 列进行分组,并获取每组中得分最高的学生信息
max_scores_idx = df.groupby('grade')['score'].idxmax()
max_scores_students = df.loc[max_scores_idx]
print(max_scores_students)
```
输出结果为:
```
grade name score
1 A Jerry 95
4 B Charlie 95
5 C David 70
```
上述代码中,`df.groupby('grade')['score'].idxmax()` 表示按照 `grade` 列进行分组,然后获取每组中得分最高的学生所在行的索引。最终的结果是一个 Pandas Series 对象,其中每个元素表示每个组中得分最高的学生所在行的索引。然后通过 `loc[]` 函数获取到最高分的学生信息。
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