Wie finde ich Zeilen mit Maximalwerten innerhalb von Gruppen in Pandas?

Zeilen mit Maximalwerten in Gruppen mithilfe von Groupby abrufen

Bei der Datenanalyse ist es häufig erforderlich, Zeilen mit dem höchsten Wert zu identifizieren für eine bestimmte Spalte innerhalb jeder durch andere Spalten definierten Gruppe. Dieser Vorgang kann bequem mit den Methoden groupby() und transform() von Pandas ausgeführt werden, einer weit verbreiteten Python-Bibliothek zur Datenmanipulation.

Problemstellung

Gegeben Ein Pandas-DataFrame mit Spalten wie „Sp“, „Mt“, „Wert“ und „Anzahl“. Unser Ziel ist es, Zeilen zu extrahieren, die den maximalen „Anzahl“-Wert innerhalb jeder durch „Sp“ definierten Gruppe haben. und 'Mt'-Spalten.

Lösung

Um die gewünschten Zeilen abzurufen, können wir die folgenden Schritte ausführen:

1. Berechnen Sie die maximale Anzahl für jede Gruppe:

   • Verwenden Sie die Methode „groupby()“. um den DataFrame nach den Spalten „Sp“ und „Mt“ zu gruppieren und dann die Funktion max() auf die Spalte „count“ anzuwenden, um den maximalen Zählwert für jede Gruppe zu bestimmen.

2. Zeilen mit maximaler Anzahl identifizieren:

   • Verwenden Sie die transform()-Methode, um eine boolesche Wahr/Falsch-Reihe für zurückzugeben jede Zeile, wobei „True“ angibt, dass die Zeile den maximalen Zählwert innerhalb ihrer Gruppe hat.
   • Rufen Sie die ursprünglichen DataFrame-Zeilen ab, die den True-Werten entsprechen, mithilfe der Indizierung.

Beispiel 1

Bedenken Sie Folgendes 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

Die Anwendung der oben genannten Schritte führt zu der folgenden 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

Mit einem anderen 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

Die Ausgabe wird:

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

Alternativer Ansatz

Ein alternativer Ansatz besteht darin, dem DataFrame eine Spalte hinzuzufügen, die die maximale Anzahl darstellt jede Gruppe. Dies kann mit den folgenden Schritten erreicht werden:

1. Berechnen Sie die maximale Anzahl für jede Gruppe mithilfe von df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].max() Ausdruck.
2. Fügen Sie dem DataFrame eine neue Spalte mit dem Namen „count_max“ hinzu, indem Sie df['count_max'] = df.groupby(['Sp', ‘Mt’])[‘count’].transform(max) Ausdruck.
3. Filtern Sie den DataFrame so, dass er nur Zeilen enthält, in denen die Spalte „count“ der Spalte „count_max“ entspricht.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie finde ich Zeilen mit Maximalwerten innerhalb von Gruppen in Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!