如何在 groupby 表中保留最大列？答案

【问题标题】：how to remain max column in groupby table?如何在 groupby 表中保留最大列？
【发布时间】：2021-07-03 00:14:01
【问题描述】：

我使用 pandas groupby 函数制作了如下汇总表

	I	II
A	apple	3
	banana	4
B	dog	1
	cat	2
C	seoul	9
	tokyo	5

如果 II 列在每个类别中都有最大值，我想保留。例如，在 A 类别中，我只想保留香蕉行，因为它在 II 列中具有最大值。我想要得到的结果表如下所示。

	I	II
A	banana	4
B	cat	2
C	seoul	9

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

我使用的数据框：

df=pd.DataFrame({'II': {('A', 'apple'): 3,
  ('A', 'banana'): 4,
  ('B', 'dog'): 1,
  ('B', 'cat'): 2,
  ('C', 'seoul'): 9,
  ('C', 'tokyo'): 5}})

通过sort_values()、reset_index() 和drop_duplicates() 尝试：

out=(df.sort_values('II',ascending=False)
   .reset_index()
   .drop_duplicates('level_0')
   .set_index('level_0')
   .rename_axis(index=None)
   .rename(columns={'level_1':'I'}))

或

out=(df.reset_index()
       .sort_values('II',ascending=False)
       .groupby('level_0')
       .first()
       .rename(columns={'level_1':'I'})
       .rename_axis(index=None))

out的输出：

    I       II
C   seoul   9
A   banana  4
B   cat     2

【讨论】：

感谢您的回复。但是它对我不起作用。你能解释一下'level_0'的作用是什么吗？
谢谢。我用你的回答解决了我的问题。 out=df.sort_values('II',ascending=False).reset_index().drop_duplicates(subset='category') * 我将索引列名称设为'category
@JihoonSeo 更新了答案....请看一下:)
@JihoonSeo 当您在 MultiIndexed Dataframe 上使用 reset_index() 时，它的连续级别变为列，它们根据它们的级别命名..所以这里 'level_0' 是分配给第 0 级的列名多指数
好的，现在我明白“level_0”的作用是什么了。谢谢你的热情回复:)

【解决方案2】：

不确定这是否是最优雅的解决方案，但如果您希望这应该与 groupby 对象一起使用。

# Creating the Dummy DataFrame
d = {
'Letter': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'], 'Word': ['apple', 'banana', 
    'dog', 'cat', 'seoul', 'tokyo'], 'II': [3, 4, 1, 2, 9, 5]
}
df = pd.DataFrame(data=d)

df_max = df.groupby('Letter')[['II']].agg('max')

df_max = df_max.merge(df, how='left', on='II') # merge the "Word" column back into df_max

如果您需要将列按特定顺序排列，您可以重新排序。

【讨论】：