python - 根据条件检索具有最高值的行

Question

我有一个如下所示的数据框:

| Id | Label | Width |
|----|-------| ------|
| 0  |   A   |   5   |
| 0  |   A   |   3   |
| 0  |   B   |   4   |
| 1  |   A   |   7   |
| 1  |   A   |   9   |

我想编写一个函数，获取具有相同 id 和标签 A 的行并根据最大宽度对其进行过滤

因此应用该函数后数据框将是:

| Id | Label | Width |
|----|-------| ------|
| 0  |   A   |   5   |
| 0  |   B   |   4   |
| 1  |   A   |   9   |

Answer 1

让我们尝试一下:

m = df['Label'].eq('A')
df_a = df.loc[df[m].groupby(['Id', 'Label'])['Width'].idxmax()]

df_out = pd.concat([df[~m], df_a]).sort_index()

详细信息:

使用 .eq 创建 bool 掩码指定 Label 等于 A 的条件:

>>> m

0     True
1     True
2    False
3     True
4     True
Name: Label, dtype: bool

使用上述掩码过滤行，并根据Id和Label对该数据帧进行分组，并使用idxmax聚合Width > 获取最大值的索引:

>>> df[m].groupby(['Id', 'Label'])['Width'].idxmax().tolist()
[0, 4]

>>> df_a

   Id Label  Width
0   0     A      5
4   1     A      9

最后concat上面的数据帧与包含除A之外的标签的数据帧，并对索引进行排序以维持顺序:

>>> df_out

   Id Label  Width
0   0     A      5
2   0     B      4
4   1     A      9