Pandas 取分组后最大值行的终极指南：步骤、示例和疑难解答

2024-03-15 03:49:05

如何使用 Pandas 根据分组后的值获取最大行

引言

在数据分析中，对数据进行分组并获取每组中的最大值是经常遇到的任务。Pandas 库通过其强大的 groupby() 函数提供了一种简单易行的方法来实现此目的。本文将深入探讨如何使用 Pandas 根据分组后的值获取最大行，并提供详细的步骤和示例。

步骤指南

步骤 1：对 DataFrame 进行分组

使用 groupby() 函数根据所需列对 DataFrame 进行分组。这将创建一个 GroupBy 对象，其中包含分组密钥和相应的分组。

步骤 2：应用聚合函数

对目标列应用 max() 聚合函数。这将在每组中找到最大值并返回包含这些最大值的 Series。

步骤 3：重新加入到原始 DataFrame

使用 reset_index() 方法重置索引，以便将 Series 重新加入到原始 DataFrame 中。

步骤 4：合并 DataFrame

将包含最大值的 DataFrame 与原始 DataFrame 合并，基于分组列。

步骤 5：过滤结果

过滤合并后的 DataFrame，以仅保留目标列等于最大值的行的子集。

示例 1

假设我们有一个包含三个列的 DataFrame：

Sp：类别列
Mt：子类别列
Value：值列

目标是获取每组（根据 Sp 和 Mt 列）中 Value 列的最大值的行的子集。按照上述步骤进行操作后，我们将得到结果 DataFrame，其中包含每组中的最大值。

示例 2

考虑另一个 DataFrame，其中 Value 列包含数字。按照相同的步骤，我们可以获取每组中 Value 列的最大值的行的子集。结果 DataFrame 将包含具有最大值的行的子集。

代码示例

# 示例 1
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Sp': ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4', 'MM4'],
    'Mt': ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
    'Value': ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgd', 'rd', 'cb', 'uyi'],
    'count': [3, 2, 5, 8, 10, 1, 2, 2, 7]
})

# 分组并应用聚合函数
grouped = df.groupby(['Sp', 'Mt'])
max_counts = grouped['count'].max()
max_counts_df = max_counts.reset_index()

# 合并 DataFrame 并过滤结果
result = pd.merge(df, max_counts_df, on=['Sp', 'Mt'])
result = result[result['count'] == result['count']]

# 示例 2
df = pd.DataFrame({
    'Sp': ['MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4', 'MM4'],
    'Mt': ['S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
    'Value': [10, 1, 8, 8, 8]
})

# 按照示例 1 的步骤重复相同过程
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