再sort+groupby+rank+sort一下: # 分组排名 df = df.sort_values('成绩', ascending=False) df['班级排名'] = df.groupby('班级')['成绩'].rank(method='min', ascending=False) df =df.sort_values("班级") df sort+groupby+rank+sort 二、取分组最大值 df.groupby('班级').head(1) dataframe...
最后，使用索引选择原始 DataFrame 中的对应行。下面是一个示例：import pandas as pd# 创建一个 DataFramedata = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],'Value': [10, 15, 8, 20, 12, 25]}df = pd.DataFrame(data)# 按照 Group 列分组，并选择每组中的最大值max_values = df....
(data) # 按照Group列进行分组,并对每个组的Value列进行排序 sorted_df = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.sort_values('Value')) # 根据每个组的最大值对数据框组进行排序 sorted_df = sorted_df.groupby('Group').apply(lambda x: x.sort_values(...
dfs[dfs['delta'].isnull()==False].sort_values(by='delta', ascending=True).groupby('Call_Number', as_index=False).first()
GroupBy和max函数的组合在处理时间序列数据时也非常有用,特别是在需要计算每个时间段的最大值时。 importpandasaspd# 创建时间序列数据dates=pd.date_range(start='2023-01-01',end='2023-12-31',freq='D')data={'date':dates,'value':range(len(dates))}df=pd.DataFrame(data)# 按月分组并计算每月的最...
创建一个DataFrame对象,包含需要分组和获取最大值的数据: 代码语言:txt 复制 data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3], 'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9], 'C': [10, 11, 12, 13, 14, 15]} df = pd.DataFrame(data) 使用groupby()方法按'A'和'B'列进行分组,并使用max()方法获取最大值: ...
pandas的分组取最大多行并求和函数nlargest() 在pandas库里面,我们常常关心的是最大的前几个,比如销售最好的几个产品,几个店,等。之前讲到的head(), 能够看到看到DF里面的前几行,如果需要看到最大或者最小的几行就需要先进行排序。max()和min()可以看到最大或者最小值,但是只能看到一个值。
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]})...
在这个例子中,我们定义了一个range_diff函数来计算销售额的范围(最大值减最小值),然后将它与内置的sum和mean函数一起应用到分组后的数据上。 2.2 转换操作 GroupBy对象还支持转换操作,这些操作会返回与原始DataFrame大小相同的结果: # 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie','Alice','Bob'],'...
3). 计算分组摘要统计,如计数、平均值、标准差,或用 pandas之数据处理操作 1、pandas对缺失数据的处理1 2 我们的数据缺失通常有两种情况: 1、一种就是空,None等,在pandas是NaN(和np.nan一样)