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

Groupby データと最大カウント値を持つ行の取得

グループ内の最大カウント値を持つ行を決定するには、groupby 操作を使用できます。 pandas DataFrame.

次のことを考慮してください。 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

例 1:

私たちの目標は、各グループ (['Sp', 'Mt'] で定義) 内の行を識別することです。最大のカウント値。例 1 では、次のような出力が期待されます:

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

これを達成するには、まず各グループの最大カウント値を取得します:

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

これにより、次の結果が生成されます:

Sp	Mt
MM1	S1	3
MM1	S3	5
MM2	S3	8
MM2	S4	10
MM4	S2	7

次に、カウント値が各データフレーム内の最大値に等しい元の DataFrame のインデックスを抽出します。 group:

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

これにより、目的の出力が得られます。

例 2:

例 2 では、期待される出力は次のとおりです。

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

このシナリオでは、MM4 グループ内に最大数の行が複数あります。値(8)。前と同じアプローチを使用して、両方の行を取得します:

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

更新:

各グループ内の最大カウント値を示す新しい列を DataFrame に追加することが目標の場合、transform メソッドを使用して各グループの値を計算できます。 row:

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

これにより、count_max 列を含む DataFrame が生成され、各列の最大カウント値が含まれます。グループ:

Sp	Mt	Value	count	count_max
MM1	S1	a	3	3
MM1	S1	n	2	3
MM1	S3	cb	5	5
MM2	S3	mk	8	8
MM2	S4	bg	10	10
MM2	S4	dgd	1	10
MM4	S2	rd	2	7
MM4	S2	cb	2	7
MM4	S2	uyi	7	7

以上がPandas のグループ内で最大カウント値を持つ行を検索するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。