在大熊猫数据框中提取具有最大值的行
但是，即使该组中有多个具有最大值的记录，我也只需要每组一个记录。
在下面的示例中，我需要一条记录用于“ s2”。对我来说，哪一个都没关系。
>>> df = DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'count':[3,2,5,10,10,6]})
>>> df
Mt Sp Value count
0 s1 a 1 3
1 s1 b 2 2
2 s2 c 3 5
3 s2 d 4 10
4 s2 e 5 10
5 s3 f 6 6
>>> idx = df.groupby(['Mt'])['count'].transform(max) == df['count']
>>> df[idx]
Mt Sp Value count
0 s1 a 1 3
3 s2 d 4 10
4 s2 e 5 10
5 s3 f 6 6
>>>
问题答案：
您可以使用 first
In [14]: df.groupby('Mt').first()
Out[14]:
Sp Value count
Mt
s1 a 1 3
s2 c 3 5
s3 f 6 6
设置as_index=False来实现你的目标
In [28]: df.groupby('Mt', as_index=False).first()
Out[28]:
Mt Sp Value count
0 s1 a 1 3
1 s2 c 3 5
2 s3 f 6 6
再次更新
很抱歉误解您的意思。如果您要一个组中最大数量的组，可以先对其进行排序
In [196]: df.sort('count', ascending=False).groupby('Mt', as_index=False).first()
Out[196]:
Mt Sp Value count
0 s1 a 1 3
1 s2 e 5 10
2 s3 f 6 6
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问题内容： 我有一个包含屏幕名称，tweet，收藏夹等的Pandas DataFrame。我想找到“ favcount”（我已经做过）的最大值，并返回该“ tweet”的屏幕名称 我似乎找不到任何东西，任何人都可以帮助我朝正确的方向发展吗？ 问题答案： 使用 来获取最大价值的指标。那你可以用 编辑： 现已弃用，切换为
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我需要在pyspark数据框中使用窗口上的max date行中的列值创建一个新列。鉴于下面的数据框架，我需要根据最近日期的调整系数为每个资产的每个记录设置一个名为max_adj_factor的新列。
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查看以下： 问题是它不会在ipython笔记本中按默认值打印所有行，但我必须切片才能查看结果行。即使以下选项也不会更改输出： 有人知道如何显示整个阵列吗？
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我有这样一个数据帧： 我如何摆脱第四行，因为它有sq_resid的最大值？注意：最大值将从一个数据集更改到另一个数据集，所以仅仅删除第4行是不够的。 我已经尝试了一些方法，比如我可以删除像下面这样留下数据帧的最大值，但是无法删除整行。
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问题内容： 可以肯定，这非常简单。 我正在读取一个csv文件并具有数据框： 我想换位得到 但是，当我执行df.T时， 如何摆脱最上面的索引？ 问题答案： 您可以先将索引设置为数据框中的第一列（或通常要用作索引的列），然后再转置该数据框。例如，如果要用作索引的列是，则可以执行以下操作： 要么
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问题内容： 我有点被困在提取另一个变量的条件变量的值上。例如，以下数据框： 如何获得when的价值？每当我提取的值时，我都会得到一个对象，而不是字符串。 问题答案： 您可以用来获取满足条件的序列，然后获取第一个元素：