suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWie finde ich Zeilen mit Maximalwerten innerhalb von Gruppen in einem Pandas DataFrame?

How to Find Rows with Maximum Values within Groups in a Pandas DataFrame?

Zeilen mit maximalem Wert in Gruppen mithilfe von Groupby abrufen

Identifizieren aller Zeilen innerhalb eines Pandas-DataFrames, die den maximalen Wert in einer bestimmten Spalte aufweisen innerhalb gruppierter Daten ist eine häufige Aufgabe. Dies kann mithilfe von Groupby-Operationen und einer Reihe von Transformationen effizient erreicht werden.

Um die Zeilen mit der maximalen Anzahl innerhalb jeder durch die Spalten Sp und Mt definierten Gruppe zu finden, führen wir die folgenden Schritte aus:

  1. Gruppenmaximum berechnen: Berechnen Sie zunächst die maximale Anzahl für jede Gruppe mithilfe der Groupby-Funktion. Dadurch wird eine Reihe zurückgegeben, die die durch die Gruppenschlüssel indizierten maximalen Zählwerte enthält.
  2. Erstellen Sie eine boolesche Maske: Erstellen Sie eine boolesche Maske mithilfe von Transformation und Gleichheitsvergleich, um Zeilen zu identifizieren, in denen die Anzahl gleich ist Gruppenmaximum. Diese Maske enthält wahre Werte für Zeilen mit der maximalen Anzahl.
  3. Datenrahmen filtern: Verwenden Sie die Maske, um den Datenrahmen zu filtern und nur die Zeilen mit der maximalen Anzahl beizubehalten.

Beispiel 1:

Bedenken Sie Folgendes DataFrame:

   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

Durch die Anwendung der obigen Schritte erhalten wir die gewünschte Ausgabe:

   Sp   Mt   Value  count
0  MM1  S1   a      3
2  MM1  S3   cb     5
3  MM2  S3   mk     8
4  MM2  S4   bg     10 
8  MM4  S2   uyi    7

Beispiel 2:

Für einen anderen DataFrame :

   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

Das Ergebnis wird sein:

   Sp   Mt   Value  count
4  MM2  S4   bg     10
7  MM4  S2   cb     8
8  MM4  S2   uyi    8

Hinweis: Wenn mehrere Zeilen innerhalb einer Gruppe die gleiche maximale Anzahl haben, werden alle diese Zeilen in die Ausgabe einbezogen. Wenn dies unerwünscht ist, kann eine weitere Filterung erforderlich sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich Zeilen mit Maximalwerten innerhalb von Gruppen in einem Pandas DataFrame?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?Wie wirkt sich die Auswahl zwischen Listen und Arrays auf die Gesamtleistung einer Python -Anwendung aus, die sich mit großen Datensätzen befasst?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.Erklären Sie, wie das Speicher für Listen gegenüber Arrays in Python zugewiesen wird.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?Wie geben Sie den Datentyp der Elemente in einem Python -Array an?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.

Was ist Numpy und warum ist es wichtig für das numerische Computing in Python?Was ist Numpy und warum ist es wichtig für das numerische Computing in Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

NumpyisessentialfornumericalComputingInpythonduetoitsSpeed, GedächtnisEffizienz und kompetentiertemaMatematical-Funktionen.1) ITSFACTBECAUSPERFORMATIONSOPERATIONS.2) NumpyarraysSaremoremory-Effecthonpythonlists.3) iTofferSAgyarraysAremoremory-Effizieren

Diskutieren Sie das Konzept der 'zusammenhängenden Speicherzuweisung' und seine Bedeutung für Arrays.Diskutieren Sie das Konzept der 'zusammenhängenden Speicherzuweisung' und seine Bedeutung für Arrays.May 03, 2025 am 12:01 AM

ContInuuousMemoryAllocationScrucialforAraysBecauseAltoLowsFofficy und Fastelement Access.1) iTenablesconstantTimeAccess, O (1), Duetodirectaddresscalculation.2) itimProvesefficienceByallowing -MultipleTeLementFetchesperCacheline.3) Es wird gestellt

Wie schneiden Sie eine Python -Liste?Wie schneiden Sie eine Python -Liste?May 02, 2025 am 12:14 AM

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Was sind einige gängige Operationen, die an Numpy -Arrays ausgeführt werden können?Was sind einige gängige Operationen, die an Numpy -Arrays ausgeführt werden können?May 02, 2025 am 12:09 AM

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Wie werden Arrays in der Datenanalyse mit Python verwendet?Wie werden Arrays in der Datenanalyse mit Python verwendet?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

MantisBT

MantisBT

Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

mPDF

mPDF

mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors

Der beliebteste Open-Source-Editor