如何在 Pandas GroupBy 操作中找到最大計數的行？

取得Pandas 組中計數最大的行

問題：

問題：

問題：

問題：

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

問題：

問題：

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

解：

第1 步：找出每組的最大計數

決定每個組別的最大計數組，使用groupby() 和max()函數：

result = df[idx]

這將建立包含每個組的最大計數的系列。

步驟 2：辨識具有最大計數的行

取得原始 DataFrame中具有最大計數的行的索引，使用transform()方法：

df = pd.DataFrame({
    'Sp': ['MM1', 'MM1', 'MM1', 'MM2', 'MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4', 'MM4'],
    'Mt': ['S1', 'S1', 'S3', 'S3', 'S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
    'Value': ['a', 'n', 'cb', 'mk', 'bg', 'dgd', 'rd', 'cb', 'uyi'],
    'count': [3, 2, 5, 8, 10, 1, 2, 2, 7]
})

這將建立一個布林系列，其中True表示具有最大值的行

第3步：根據最大計數過濾行

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

最後，使用布林索引過濾DataFrame以僅選擇具有最大計數的行：

這將傳回一個新的 DataFrame，其中僅包含每個資料框中「count」列具有最高值的行組。

df = pd.DataFrame({
    'Sp': ['MM2', 'MM2', 'MM4', 'MM4', 'MM4'],
    'Mt': ['S4', 'S4', 'S2', 'S2', 'S2'],
    'Value': ['bg', 'dgd', 'rd', 'cb', 'uyi'],
    'count': [10, 1, 2, 8, 8]
})

示例：

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

示例1:

輸出：範例2 :輸出：注意：如果組內的多行有最大計數，所有這些行都將被傳回。

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