pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法_Python

pandas获取groupby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1：在分组中过滤出Count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
s2	4	10	s2	e	5
s3	5	6	s3	f	6

方法2：用transform获取原dataframe的index，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
4	10	s2	e	5
5	6	s3	f	6

上面的方法都有个问题是3、4行的值都是最大值，这样返回了多行，如果只要返回一行呢？

方法3：idmax（旧版本pandas是argmax）

				?

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

									print idx

				?

									df.iloc[idx]

									Mt

									s1 0

									s2 3

									s3 5

									Name: Count, dtype: int64

	Count	Mt	Sp	Value
0	3	s1	a	1
3	10	s2	d	4
5	6	s3	f	6

				?

									df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())]

	Count	Mt	Sp	Value
0	3	s1	a	1
3	10	s2	d	4
5	6	s3	f	6

				?

									def using_apply(df):

									 return (df.groupby('Mt').apply(lambda subf: subf['Value'][subf['Count'].idxmax()]))

									def using_idxmax_loc(df):

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

									 return df.loc[idx, ['Mt', 'Value']]

									print using_apply(df)

									using_idxmax_loc(df)

				?

									Mt

									s1 1

									s2 4

									s3 6

									dtype: int64

	Mt	Value
0	s1	1
3	s2	4
5	s3	6

方法4:先排好序，然后每组取第一个

				?

									df.sort('Count', ascending=False).groupby('Mt', as_index=False).first()

	Mt	Count	Sp	Value
0	s1	3	a	1
1	s2	10	d	4
2	s3	6	f	6

那问题又来了，如果不是要取出最大值所在的行，比如要中间值所在的那行呢？

思路还是类似，可能具体写法上要做一些修改，比如方法1和2要修改max算法，方法3要自己实现一个返回index的方法。不管怎样，groupby之后，每个分组都是一个dataframe。

以上这篇pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：http://www.guoguoday.com/post/pandas%E8%8E%B7%E5%8F%96groupby%E5%88%86%E7%BB%84%E9%87%8C%E6%9C%80%E5%A4%A7%E5%80%BC%E6%89%80%E5%9C%A8%E7%9A%84%E8%A1%8C/

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

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