pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法 - CSDN文库

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pandas获取获取groupby分组里最大值所在的行方法分组里最大值所在的行方法

pandas获取获取groupby分组里最大值所在的行方法分组里最大值所在的行方法

如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})

df

Count Mt Sp Value

0 3 s1 a 1

1 2 s1 b 2

2 5 s2 c 3

3 10 s2 d 4

4 10 s2 e 5

5 6 s3 f 6

方法方法1：在分组中过滤出：在分组中过滤出Count最大的行最大的行

df.groupby('Mt').apply(lambda t: t[t.Count==t.Count.max()])

Count Mt Sp Value

Mt

s1 0 3 s1 a 1

s2 3 10 s2 d 4

4 10 s2 e 5

s3 5 6 s3 f 6

方法方法2：用：用transform获取原获取原dataframe的的index，然后过滤出需要的行，然后过滤出需要的行

print df.groupby(['Mt'])['Count'].agg(max)

idx=df.groupby(['Mt'])['Count'].transform(max)

print idx

idx1 = idx == df['Count'] print idx1

df[idx1]

Mt

s1 3

s2 10

s3 6

Name: Count, dtype: int64

0 3

1 3

2 10

3 10

4 10

5 6

dtype: int64

0 True

1 False

2 False

3 True

4 True

5 True

dtype: bool

Count Mt Sp Value

0 3 s1 a 1

3 10 s2 d 4

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