如何在 Pandas 中尋找組內具有最大計數值的行？

分組資料並擷取具有最大計數值的行

要確定群組內具有最大計數值的行，可以使用groupby 操作pandas DataFrame。

考慮以下內容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

範例1:

我們的目標是辨識每個群組中的行（由[' Sp', 'Mt'] 定義）最高計數值。在範例1 中，我們有以下預期輸出：

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

要實現此目的，我們可以先取得每個組的最大計數值：

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

這會產生：

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

然後，擷取原始DataFrame的索引，其中計數值等於每個索引中的最大值group:

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

這將產生所需的輸出。

範例2:

在範例2 中，預期輸出如下：

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

在此場景中，MM4 組內有多行具有最大計數值（8）。使用與之前相同的方法，我們得到兩行：

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

更新：

如果目標是向DataFrame 添加一個新列，指示每個組內的最大計數值，我們可以使用轉換方法來計算每個組的值row :

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

這將產生一個包含count_max 欄位的DataFrame，其中包含每個列的最大計數值組：

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

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