如何在 Pandas 中查找组内具有最大值的行？

使用 Groupby 获取组中具有最大值的行

在执行数据分析时，通常需要识别具有最高值的行对于由其他列定义的每个组中的特定列。可以使用广泛使用的 Python 数据操作库 pandas 的 groupby() 和 transform() 方法方便地执行此操作。

问题陈述

给定一个包含“Sp”、“Mt”、“Value”和“count”等列的 pandas DataFrame，我们的目标是提取具有最大值的行由“Sp”和“Mt”列定义的每个组中的“count”值。

解决方案

要检索所需的行，我们可以采用以下步骤：

1. 计算每个的最大计数分组：

   • 利用 groupby() 方法按 'Sp' 和 'Mt' 列对 DataFrame 进行分组，然后将 max() 函数应用于 'count' 列以确定每组的最大计数值。

2. 识别具有最大计数的行：

   • 利用transform()方法为每行返回一个True/False布尔系列，其中“True”表示该行在其范围内具有最大计数值group.
   • 使用以下命令检索与 True 值对应的原始 DataFrame 行

示例 1

考虑以下 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

应用上述步骤结果在以下输出中：

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

示例 2

使用不同的 DataFrame：

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

输出变为：

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

替代方法

另一种方法是添加一列到表示每个组的最大计数的 DataFrame。这可以通过以下步骤来实现：

1. 使用 df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].max() 计算每个组的最大计数表达式。
2. 使用 df['count_max'] = 将一个名为 'count_max' 的新列添加到 DataFrame 中df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].transform(max) 表达式。
3. 过滤 DataFrame 以仅包含 'count' 列等于 'count_max' 的行专栏。

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