Pandas의 그룹 내에서 최대 개수 값이 있는 행을 찾는 방법은 무엇입니까?

그룹별 데이터 및 최대 개수 값이 있는 행 검색

그룹 내에서 최대 개수 값이 있는 행을 확인하려면 그룹별 작업을 사용할 수 있습니다. pandas DataFrame.

다음을 고려하세요. DataFrame:

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

예 1:

우리의 목표는 각 그룹(['Sp', 'Mt']로 정의됨) 내의 행을 식별하는 것입니다. 가장 높은 카운트 값. 예제 1에는 다음과 같은 예상 출력이 있습니다.

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

이를 달성하려면 먼저 각 그룹의 최대 개수 값을 얻을 수 있습니다.

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

이 결과는 다음과 같습니다.

Sp	Mt
MM1	S1	3
MM1	S3	5
MM2	S3	8
MM2	S4	10
MM4	S2	7

그런 다음 카운트 값이 각 DataFrame의 최대값과 동일한 원본 DataFrame의 인덱스를 추출합니다. group:

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

원하는 출력을 얻습니다.

예 2:

예 2에서 예상되는 출력은 다음과 같습니다.

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

이 시나리오에서는 MM4 그룹 내에 최대 개수의 행이 여러 개 있습니다. 값(8). 이전과 동일한 접근 방식을 사용하여 두 행을 모두 얻습니다.

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

업데이트:

각 그룹 내 최대 개수 값을 나타내는 새 열을 DataFrame에 추가하는 것이 목표인 경우 변환 메서드를 사용하여 각 값을 계산할 수 있습니다. 행:

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

이렇게 하면 각각의 최대 개수 값이 포함된 count_max 열을 포함하는 DataFrame이 생성됩니다. 그룹:

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

위 내용은 Pandas의 그룹 내에서 최대 개수 값이 있는 행을 찾는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!