我试图在一个非常大的数据帧中找到具有最高均值的行。
原因:我使用激光跟踪器扫描一些东西并使用“更高”的点作为扫描开始位置的参考。我试图通过我的数据找到放置的对象。
我已计算出每行的平均值:
base = df.mean(axis=1)
base.columns = ['index','Mean']
以下是每行平均值的示例:
0 4.407498
1 4.463597
2 4.611886
3 4.710751
4 4.742491
5 4.580945
这似乎工作正常,除了它添加一个索引列,并给出索引类型为float64的列。然后我试着找到具有最高平均值的行:
moy = base.loc[base.reset_index().groupby(['index'])['Mean'].idxmax()]
这给出了tis:
index Mean
0 0 4.407498
1 1 4.463597
2 2 4.611886
3 3 4.710751
4 4 4.742491
5 5 4.580945
但它只重新索引(我现在有3列而不是2列)并且什么也没做。它仍然显示所有行。
这是一种不使用groupby
的方法
moy=base.sort_values('Mean').tail(1)
看起来您的数据是字符串或单列,两个数字之间有空格。建议将列拆分为两个和/或使用类似于下面的内容将索引设置为您感兴趣的特定列。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('testdata.txt', names=["Index", "Mean"], delimiter="\s+")
df = df.set_index("Index")
print(df)