具有多列和最大值的 pandas 分组依据 [英] Pandas group by with multiple columns and max value

查看:29
本文介绍了具有多列和最大值的 pandas 分组依据的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我对多列和max值的group by有一些问题。

A   B   C   D   E   F   G   H

x   q   e   m   k   2   1   y
x   q   e   n   l   5   2   y
x   w   e   b   j   7   3   y
x   w   e   v   h   3   4   y

此查询正确,并返回我需要的内容。

SELECT A, B, C, D, E, MAX(F) FROM mytable group by A, B, C

结果

 x   q   e   n   l   5
 x   w   e   b   j   7

如何在 pandas 身上实现这一目标?

我尝试这个:

df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False)['F'].max()

转换为:

SELECT A, B, C, MAX(F) FROM mytable group by A, B, C

这也不起作用

df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False)['F','D','E'].max()

如何在SQL查询中按原样返回D、E列?

推荐答案

您似乎需要

groups = ['A', 'B', 'C']
selects = ['A', 'B', 'C','D', 'E','F']

df.groupby(groups, as_index=False).apply(lambda s: s.loc[s.F.idxmax(), selects]).reset_index(drop=True)

    A   B   C   D   E   F
0   x   q   e   n   l   5
1   x   w   e   b   j   7

这篇关于具有多列和最大值的 pandas 分组依据的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

查看全文
登录 关闭
扫码关注1秒登录
发送“验证码”获取 | 15天全站免登陆