Get pandas groupby中元组值列的idxmax或idxmin 在pandas中,groupby操作可以根据指定的列对数据进行分组,并对每个分组进行聚合操作。当我们需要获取每个分组中某一列的最大值或最小值所在的行索引时,可以使用idxmax()或idxmin()函数。 idxmax()函数返回每个分组中指定列的最大值所在的行索引,而idxmin()函数返回...
groupby('分类')['描述统计'].idxmax().reset_index(name='最大值') print(max_value) 以上是使用pandas的groupby函数进行分组统计,找出每组内出现频数最大(或平均值最大)的值的示例代码。在实际应用中,可以根据数据的特点和需求选择合适的方法。注意,在使用idxmax函数时,需要先对分组后的数据进行排序,否则可能...
['Sales'].idxmax(): 对每个分组计算 'Sales' 列的最大值的索引。 df.loc[idx]: 使用这些索引从原始 DataFrame 中获取对应的行。 可能遇到的问题及解决方法 问题: 如果 DataFrame 中有多个相同的最大值,idxmax() 只会返回第一个最大值的索引。 解决方法: 如果需要获取所有最大值的行,可以使用 nla...
df_a = df.groupby("key").idxmax() df_b = df.groupby("key").idxmax() assert_frame_equal(df_a, df_b) Note, this same issue appliesmutatis mutandistoidxminas well. Since value values in the group are equal,idxmaxshould return the index of the first maximum (which is zero). However...
分析代码,df.groupby("ID")["score"].idxmax()是对原数据按ID做groupby,然后取score列,用idxmax()取出成绩最好的行。然后取出这些行即可。 当然,上述代码存在两个衍生问题: 每名学生(ID)对应的成绩(score)最低的那门科目(class)与ID; 若有学生他的某些科目的成绩是一样的,求每名学生对应的成绩最...
首先,你需要使用groupby方法按照你想要的列对数据集进行分组。 对每个分组应用value_counts方法: 接着,对每个分组应用value_counts方法,这将统计每个分组中每个值的出现次数。 获取每个分组中出现次数最多的值: 最后,你可以使用idxmax方法获取每个分组中出现次数最多的值的索引,然后通过索引获取对应的值。 下面是一个...
Use groupby_idxmax: >>> df.loc[df.groupby('Federation')['Medal_each_game'].idxmax()] Federation Game Medal_each_game 4 AFG Taekwondo 2.0 7 AHO Boxing 3.0 本站已为你智能检索到如下内容,以供参考: 🐻 相关问答 7 个 1、Pandas数据框选择具有多列字符串条件的行 2、在pandas数据框中选择特定...
idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax() print idx df.iloc[idx] Mt s1 0 s2 3 s3 5 Name: Count, dtype: int64 CountMtSpValue 0 3 s1 a 1 3 10 s2 d 4 5 6 s3 f 6df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())] ...
)、.cov()、.cumcount()、.cummax()、.cummin()、.cumprod()、.cumsum()、.describe()、.idxmax(...
idxmin,idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 sum() 求和 mean () 值的平均数, a.mean() 默认对每一列的数据求平均值;若加上参数 a.mean(1)则对每一行求平均值 media() 值的算术中位数(50%分位数) quantile(0.25) 计算样本的百分位数 ...