如何在pandas数据框中找到所有的行，这些行的最大值为 count 栏，在按 ['Sp','Mt'] 列？
例1: 下面的dataFrame，我将其按以下方式分组 ['Sp','Mt']:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a **3**
1 MM1 S1 n 2
2 MM1 S3 cb 5
3 MM2 S3 mk **8**
4 MM2 S4 bg **10**
5 MM2 S4 dgd 1
6 MM4 S2 rd 2
7 MM4 S2 cb 2
8 MM4 S2 uyi **7**
预期输出：得到各组之间计数最大的结果行，如。
0 MM1 S1 a **3**
1 3 MM2 S3 mk **8**
4 MM2 S4 bg **10**
8 MM4 S2 uyi **7**
例子2： 这个数据框，我将其进行分组 ['Sp','Mt']:
Sp Mt Value count
4 MM2 S4 bg 10
5 MM2 S4 dgd 1
6 MM4 S2 rd 2
7 MM4 S2 cb 8
8 MM4 S2 uyi 8
对于上面的例子，我想得到 都 所在行 count 等于max，在每个组中，例如:
MM2 S4 bg 10
MM4 S2 cb 8
MM4 S2 uyi 8
In [1]: df
Out[1]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
1 MM1 S1 n 2
2 MM1 S3 cb 5
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
5 MM2 S4 dgd 1
6 MM4 S2 rd 2
7 MM4 S2 cb 2
8 MM4 S2 uyi 7
In [2]: df.groupby(['Mt'], sort=False)['count'].max()
Out[2]:
Mt
S1 3
S3 8
S4 10
S2 7
Name: count
要获得原始DF的索引，你可以这样做。
In [3]: idx = df.groupby(['Mt'])['count'].transform(max) == df['count']
In [4]: df[idx]
Out[4]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
8 MM4 S2 uyi 7
请注意，如果你每组有多个最大值，所有的最大值都会被返回。
更新
万一这就是上位机的要求。
In [5]: df['count_max'] = df.groupby(['Mt'])['count'].transform(max)
In [6]: df
Out[6]:
Sp Mt Value count count_max
0 MM1 S1 a 3 3
1 MM1 S1 n 2 3
2 MM1 S3 cb 5 8
3 MM2 S3 mk 8 8
4 MM2 S4 bg 10 10
5 MM2 S4 dgd 1 10
6 MM4 S2 rd 2 7
7 MM4 S2 cb 2 7
8 MM4 S2 uyi 7 7
你可以用count对dataFrame进行排序，然后删除重复的数据。我认为这更容易。
df.sort_values('count', ascending=False).drop_duplicates(['Sp','Mt'])
简单的方法是使用: idxmax()函数来获取具有最大值的行的索引。 这将过滤掉该组中所有具有最大值的行。
In [365]: import pandas as pd
In [366]: df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})
In [367]: df
Out[367]:
count mt sp val
0 3 S1 MM1 a
1 2 S1 MM1 n
2 5 S3 MM1 cb
3 8 S3 MM2 mk
4 10 S4 MM2 bg
5 1 S4 MM2 dgb
6 2 S2 MM4 rd
7 2 S2 MM4 cb
8 7 S2 MM4 uyi
### Apply idxmax() and use .loc() on dataframe to filter the rows with max values:
In [368]: df.loc[df.groupby(["sp", "mt"])["count"].idxmax()]
Out[368]:
count mt sp val
0 3 S1 MM1 a
2 5 S3 MM1 cb
3 8 S3 MM2 mk
4 10 S4 MM2 bg
8 7 S2 MM4 uyi
### Just to show what values are returned by .idxmax() above:
In [369]: df.groupby(["sp", "mt"])["count"].idxmax().values
Out[369]: array([0, 2, 3, 4, 8])
在一个相对较大的DataFrame（约40万行）上尝试了Zelazny建议的解决方案，我发现它非常慢。 这里有一个替代方案，我发现在我的数据集上运行速度快了好几个数量级。
df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4', 'MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})
df_grouped = df.groupby(['sp', 'mt']).agg({'count':'max'})
df_grouped = df_grouped.reset_index()
df_grouped = df_grouped.rename(columns={'count':'count_max'})
df = pd.merge(df, df_grouped, how='left', on=['sp', 'mt'])
df = df[df['count'] == df['count_max']]
你可能不需要用group by , 使用 sort_values+ drop_duplicates
df.sort_values('count').drop_duplicates(['Sp','Mt'],keep='last')
Out[190]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
2 MM1 S3 cb 5
8 MM4 S2 uyi 7
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
同样的道理，使用 tail
df.sort_values('count').groupby(['Sp', 'Mt']).tail(1)
Out[52]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
2 MM1 S3 cb 5
8 MM4 S2 uyi 7
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
对我来说，最简单的解决方法是当计数等于最大值时保持数值。因此，下面的一行命令就足够了。
df[df['count'] == df.groupby(['Mt'])['count'].transform(max)]
使用 groupby 和 idxmax 方法。
转移列 date 到 datetime:
df['date']=pd.to_datetime(df['date'])
获取 max 栏目的 date后 groupyby ad_id:
idx=df.groupby(by='ad_id')['date'].idxmax()
获取想要的数据。
df_max=df.loc[idx,]
Out[54]:
ad_id price date
7 22 2 2018-06-11
6 23 2 2018-06-22
2 24 2 2018-06-30
3 28 5 2018-06-22
df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})
df.groupby(['sp', 'mt']).apply(lambda grp: grp.nlargest(1, 'count'))
意识到 "应用" "最大" 到 组别 工作一样好。
额外的优势： 也可以取 前n位值 如果需要的话，可以在groupby对象上使用 "nlargest"。
In [85]: import pandas as pd
In [86]: df = pd.DataFrame({
...: 'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
...: 'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
...: 'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
...: 'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
...: })
## Apply nlargest(1) to find the max val df, and nlargest(n) gives top n values for df:
In [87]: df.groupby(["sp", "mt"]).apply(lambda x: x.nlargest(1, "count")).reset_index(drop=True)
Out[87]:
count mt sp val
0 3 S1 MM1 a
1 5 S3 MM1 cb
2 8 S3 MM2 mk
3 10 S4 MM2 bg
4 7 S2 MM4 uyi
尝试在groupby对象上使用 "nlargest"。使用nlargest的好处是，它可以返回 "nlargest项 "所在行的索引。注意：我们将索引的第二(1)元素切分，因为在这种情况下，我们的索引由tuplex(eg.(s1, 0))组成。
df = pd.DataFrame({
'sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4','MM4'],
'mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})
d = df.groupby('mt')['count'].nlargest(1) # pass 1 since we want the max
df.iloc[[i[1] for i in d.index], :] # pass the index of d as list comprehension
我在很多分组操作中都使用了这种功能样式。
df = pd.DataFrame({
'Sp' : ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4', 'MM4'],
'Mt' : ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
'Val' : ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgb', 'rd', 'cb', 'uyi'],
'Count' : [3,2,5,8,10,1,2,2,7]
})
df.groupby('Mt')\
.apply(lambda group: group[group.Count == group.Count.max()])\
.reset_index(drop=True)
sp mt val count
0 MM1 S1 a 3
1 MM4 S2 uyi 7
2 MM2 S3 mk 8
3 MM2 S4 bg 10
.reset_index(drop=True) 让你回到原来的索引 通过放弃组索引。