Pandas のグループ内で最大値を持つ行を検索するにはどうすればよいですか?

Groupby を使用してグループ内の最大値を持つ行を取得する

データ分析を実行する場合、多くの場合、最大値を持つ行を特定することが必要になります。他の列によって定義された各グループ内の特定の列。この操作は、データ操作に広く使用されている Python ライブラリである pandas の groupby() メソッドとtransform() メソッドを使用して簡単に実行できます。

問題ステートメント

与え「Sp」、「Mt」、「Value」、「count」などの列を含むパンダ データフレームでは、最大値を持つ行を抽出することを目指しています。 「Sp」列と「Mt」列で定義された各グループ内の「count」値。

解決策

必要な行を取得するには、次の手順を使用できます。

1. それぞれの最大数を計算Group:

   • groupby() メソッドを使用して DataFrame を「Sp」列と「Mt」列でグループ化し、max() 関数を「count」列に適用して、各グループの最大カウント値。

2. 行の識別最大カウント付き:

   • transform() メソッドを使用して、各行の True/False ブール値シリーズを返します。「True」は、その行がそのグループ内で最大カウント値を持つことを示します.
   • を使用して、True 値に対応する元の DataFrame 行を取得します。

例 1

次の DataFrame について考えます。

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

前述の手順の結果を適用すると、次の出力:

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

例 2

別の DataFrame の場合:

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

出力は次のようになります:

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

代替アプローチ

別のアプローチには、各グループの最大数を表すデータフレーム。これは、次の手順を使用して実現できます。

1. df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].max() を使用して各グループの最大数を計算します。 Expression.
2. df['count_max'] = df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].transform(max)expression.
3. DataFrame をフィルタリングして、'count' 列が 'count_max' 列と等しい行のみを含めます。

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