pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

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。

来源：http://www.guoguoday.com/post/pandas％E8％8E％B7％E5％8F％96groupby％E5％88％86％E7％BB％84％E9％87％8C％E6％9C％80％E5％A4％A7％E5％80％BC％E6％89％80％E5％9C％A8％E7％9A％84％E8％A1％8C/