Wie erhalte ich Zeilen mit der maximalen Anzahl in gruppierten Pandas-DataFrames?

Zeilen mit maximaler Anzahl in gruppierten Pandas-DataFrames abrufen

Problem:

Alle Zeilen aus einem Pandas-DataFrame abrufen, die vorhanden sind der Maximalwert für die Spalte „count“, gruppiert nach „Sp“ und „Mt“ Spalten.

Beispiele:

Beispiel 1:

Eingabedatenrahmen:

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

Erwartet Ausgabe:

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

Beispiel 2:

Eingabedatenrahmen:

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

Erwartete Ausgabe:

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

Lösung:

1. Ermitteln Sie die maximale Anzahl pro Gruppe:

import pandas as pd

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

Dies gibt eine Serie mit der maximalen Anzahl für jede eindeutige Kombination aus „Sp“ und „Mt“ zurück.

2. Erstellen Sie eine boolesche Maske:

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

Dadurch wird eine boolesche Maske erstellt, wobei „True“ Zeilen mit angibt die maximale Anzahl innerhalb ihrer Gruppe.

3. Filtern Sie den DataFrame:

df[idx]

Dadurch wird der DataFrame so gefiltert, dass nur Zeilen mit der IDX-Maske enthalten sind ist True, was zur gewünschten Ausgabe führt.

Hinweis: Es werden mehrere Zeilen mit gleicher Maximalanzahl zurückgegeben wenn sie in derselben Gruppe vorkommen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erhalte ich Zeilen mit der maximalen Anzahl in gruppierten Pandas-DataFrames?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!