pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})

df
Count Mt Sp Value
0 3 s1 a 1
1 2 s1 b 2
2 5 s2 c 3
3 10 s2 d 4
4 10 s2 e 5
5 6 s3 f 6

方法1：在分组中过滤出Count最大的行

df.groupby('Mt').apply(lambda t: t[t.Count==t.Count.max()])
Count Mt Sp Value
Mt
s1 0 3 s1 a 1
s2 3 10 s2 d 4
4 10 s2 e 5
s3 5 6 s3 f 6

方法2：用transform获取原dataframe的index，然后过滤出需要的行

print df.groupby(['Mt'])['Count'].agg(max)

idx=df.groupby(['Mt'])['Count'].transform(max)
print idx
idx1 = idx == df['Count']
print idx1

df[idx1]

Mt
s1 3
s2 10
s3 6
Name: Count, dtype: int64
0 3
1 3
2 10
3 10
4 10
5 6
dtype: int64
0 True
1 False
2 False
3 True
4 True
5 True
dtype: bool
Count Mt Sp Value
0 3 s1 a 1
3 10 s2 d 4
4 10 s2 e 5
5 6 s3 f 6

上面的方法都有个问题是3、4行的值都是最大值，这样返回了多行，如果只要返回一行呢？

方法3：idmax（旧版本pandas是argmax）

idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax()
print idx
df.iloc[idx]
Mt
s1 0
s2 3
s3 5
Name: Count, dtype: int64
Count Mt Sp Value
0 3 s1 a 1
3 10 s2 d 4
5 6 s3 f 6 
df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())]
Count Mt Sp Value
0 3 s1 a 1
3 10 s2 d 4
5 6 s3 f 6 
def using_apply(df):
 return (df.groupby('Mt').apply(lambda subf: subf['Value'][subf['Count'].idxmax()]))

def using_idxmax_loc(df):
 idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax()
 return df.loc[idx, ['Mt', 'Value']]

print using_apply(df)

using_idxmax_loc(df)
Mt
s1 1
s2 4
s3 6
dtype: int64
Mt Value
0 s1 1
3 s2 4
5 s3 6

方法4:先排好序，然后每组取第一个

df.sort('Count', ascending=False).groupby('Mt', as_index=False).first()
Mt Count Sp Value
0 s1 3 a 1
1 s2 10 d 4
2 s3 6 f 6

那问题又来了，如果不是要取出最大值所在的行，比如要中间值所在的那行呢？

思路还是类似，可能具体写法上要做一些修改，比如方法1和2要修改max算法，方法3要自己实现一个返回index的方法。 不管怎样，groupby之后，每个分组都是一个dataframe。

以上这篇pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

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