如何为另一列中的每个唯一值获取一列中的最大值并返回相同的数据帧结构。 这是一个 pandas 数据框示例？
reg.nr counter value ID2 categ date
1 37367 421 231385 93 A 20.01.2004
2 37368 428 235156 93 B 21.01.2004
3 37369 408 234251 93 C 22.01.2004
4 37372 403 196292 93 D 23.01.2004
5 55523 400 247141 139 E 24.01.2004
6 55575 415 215818 139 F 25.01.2004
7 55576 402 204404 139 A 26.01.2004
8 69940 402 62244 175 B 27.01.2004
9 69941 402 38274 175 C 28.01.2004
10 69942 404 55171 175 D 29.01.2004
11 69943 416 55495 175 E 30.01.2004
12 69944 407 90231 175 F 31.01.2004
13 69945 411 75382 175 A 01.02.2004
14 69948 405 119129 175 B 02.02.2004
我想根据“ID2”列的唯一值返回“counter”列的最大值。新的 pandas 数据框应该如下所示:
reg.nr counter value ID2 categ date
1 37368 428 235156 93 B 21.01.2004
2 55575 415 215818 139 F 25.01.2004
3 69943 416 55495 175 E 30.01.2004
最佳答案
一种使用drop_duplicates的方法
In [332]: df.sort_values('counter', ascending=False).drop_duplicates(['ID2'])
Out[332]:
reg.nr counter value ID2 categ date
2 37368 428 235156 93 B 21.01.2004
11 69943 416 55495 175 E 30.01.2004
6 55575 415 215818 139 F 25.01.2004
对于所需的输出，您可以对两列进行排序，然后重置索引
In [336]: (df.sort_values(['ID2', 'counter'], ascending=[True, False])
.drop_duplicates(['ID2']).reset_index(drop=True)
)
Out[336]:
reg.nr counter value ID2 categ date
0 37368 428 235156 93 B 21.01.2004
1 55575 415 215818 139 F 25.01.2004
2 69943 416 55495 175 E 30.01.2004
关于python - Pandas :从一列中为另一列中的每个唯一值获取最高值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42050339/