pandas获取groupby分组里最大值所在的行_pandas分组后取各组最大几行

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pandas获取groupby分组里最大值所在的行

10/May 2016

pandas获取groupby分组里最大值所在的行

如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行

import pandas as pd
df = pd.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

方法1：在分组中过滤出Count最大的行

df.groupby('Mt').apply(lambda t: t[t.Count==t.Count.max()])

方法2：用transform获取原dataframe的index，然后过滤出需要的行

print df.groupby(['Mt'])['Count'].agg(max)
 
idx=df.groupby(['Mt'])['Count'].transform(max)
print idx
idx1 =  idx == df['Count']
print idx1
 
df[idx1]

Mt
s1     3
s2    10
s3     6
Name: Count, dtype: int64
0     3
1     3
2    10
3    10
4    10
5     6
dtype: int64
0     True
1    False
2    False
3     True
4     True
5     True
dtype: bool

上面的方法都有个问题是3、4行的值都是最大值，这样返回了多行，如果只要返回一行呢？

方法3：idmax（旧版本pandas是argmax）

idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax()
print idx
 
df.iloc[idx]

Mt
s1    0
s2    3
s3    5
Name: Count, dtype: int64

df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())]

def using_apply(df):
    return (df.groupby('Mt').apply(lambda subf: subf['Value'][subf['Count'].idxmax()]))
 
def using_idxmax_loc(df):
    idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax()
    return df.loc[idx, ['Mt', 'Value']]
 
print using_apply(df)
 
using_idxmax_loc(df)
 

Mt
s1    1
s2    4
s3    6
dtype: int64

方法4:先排好序，然后每组取第一个

df.sort('Count', ascending=False).groupby('Mt', as_index=False).first()

那问题又来了，如果不是要取出最大值所在的行，比如要中间值所在的那行呢？

思路还是类似，可能具体写法上要做一些修改，比如方法1和2要修改max算法，方法3要自己实现一个返回index的方法。 不管怎样，groupby之后，每个分组都是一个dataframe。