Comment trouver des lignes avec des valeurs maximales dans des groupes dans Pandas ?

Obtenir des lignes avec des valeurs maximales dans des groupes à l'aide de Groupby

Lors de l'analyse des données, il devient souvent nécessaire d'identifier les lignes qui possèdent la valeur la plus élevée pour une colonne spécifique au sein de chaque groupe défini par d'autres colonnes. Cette opération peut être facilement exécutée à l'aide des méthodes groupby() et transform() de pandas, une bibliothèque Python largement utilisée pour la manipulation de données.

Énoncé du problème

Énoncé du problème un DataFrame pandas avec des colonnes telles que "Sp", "Mt", "Value" et "count", notre objectif est d'extraire les lignes qui ont le "count" maximum valeur au sein de chaque groupe défini par les colonnes 'Sp' et 'Mt'.

Solution

Pour récupérer les lignes souhaitées, nous pouvons utiliser les étapes suivantes :

1. Calculer le nombre maximum pour chacun Groupe :

   • Utilisez la méthode groupby() pour regrouper le DataFrame par colonnes 'Sp' et 'Mt', puis appliquez la fonction max() à la colonne 'count' pour déterminer le valeur de nombre maximale pour chaque groupe.

2. Identifier les lignes avec un maximum Count :

   • Utilisez la méthode transform() pour renvoyer une série booléenne True/False pour chaque ligne, où « True » indique que la ligne a la valeur de nombre maximale dans son groupe.
   • Récupérez les lignes DataFrame d'origine correspondant aux valeurs True en utilisant indexation.

Exemple 1

Considérez le DataFrame suivant :

Sp	Mt	Value	count
MM1	S1	a	3
MM1	S1	n	2
MM1	S3	cb	5
MM2	S3	mk	8
MM2	S4	bg	10
MM2	S4	dgd	1
MM4	S2	rd	2
MM4	S2	cb	2
MM4	S2	uyi	7

Application des résultats des étapes susmentionnées dans le résultat suivant :

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

Exemple 2

Avec un DataFrame différent :

Sp	Mt	Value	count
MM2	S4	bg	10
MM2	S4	dgd	1
MM4	S2	rd	2
MM4	S2	cb	8
MM4	S2	uyi	8

La sortie devient :

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

Approche alternative

Une approche alternative consiste à ajouter une colonne au DataFrame qui représente le nombre maximum pour chaque groupe. Ceci peut être réalisé en suivant les étapes suivantes :

1. Calculez le nombre maximum pour chaque groupe à l'aide de df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].max() expression.
2. Ajoutez une nouvelle colonne appelée 'count_max' au DataFrame en utilisant le df['count_max'] = df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].transform(max) expression.
3. Filtrez le DataFrame pour inclure uniquement les lignes où la colonne « count » est égale à la colonne « count_max ».

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!