使用Groupby 取得群組中具有最大值的行
辨識pandas DataFrame 中在特定列中顯示最大值的所有行分組資料中是一項常見任務。這可以透過使用 groupby 操作和一系列轉換來有效地實現。
要在Sp 和Mt 列定義的每個群組中尋找具有最大計數的行,我們按照以下步驟操作:
- 計算群組最大值:首先,使用groupby 函數計算每個群組的最大計數。這將傳回一個包含由組鍵索引的最大計數值的系列。
- 建立布林遮罩:使用變換和相等比較建立布林遮罩以識別計數等於群組最大值。此遮罩將為具有最大計數的行提供 True 值。
- 過濾 DataFrame: 使用遮罩過濾 DataFrame,僅保留具有最大計數的行。
範例1:
考慮以下內容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
透過應用上述步驟,我們得到所需的輸出:
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
範例2:
對於另一個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
結果將為:
Sp Mt Value count 4 MM2 S4 bg 10 7 MM4 S2 cb 8 8 MM4 S2 uyi 8
注意: 如果組內的多行具有相同的最大計數,則所有這些行都將包含在輸出中。如果這是不希望的,則可能需要進一步過濾。
以上是如何在 Pandas DataFrame 中找到群組內具有最大值的行?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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