グループ化された Pandas DataFrame で最大数の行を取得するにはどうすればよいですか?

グループ化された Pandas DataFrames で最大数の行を取得する

問題:

パンダ データフレームから次の行をすべて取得します。 「Sp」と「Mt」でグループ化された「count」列の最大値columns.

例:

例 1:

入力データフレーム:

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

予想される出力:

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

例 2:

入力データフレーム:

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

Expected出力:

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

解決策:

1. グループごとの最大数の取得:

import pandas as pd

df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].max()

これは、「Sp」と「Sp」と「Sp」の各一意の組み合わせの最大数を含むシリーズを返します。 "Mt".

2. ブール マスクを作成します:

idx = df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].transform(max) == df['count']

これはブール マスクを作成します。True は範囲内の最大数を持つ行を示します。彼らのグループ。

3. をフィルタリングします。 DataFrame:

df[idx]

これにより、idx マスクが True の行のみが含まれるように DataFrame がフィルターされ、目的の出力が得られます。

注: 同じグループ内に存在する場合、最大数が等しい複数の行が返されます。

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