使用 groupby 创建具有最大值的新列

Question

从以下数据框中，我尝试添加一个新列，条件是每个id 检查最大值。然后将每个id 的每一行的最大值放入新列中。

df

id  value
1   0
1   0
1   0
2   0
2   1
3   1
3   1

预期结果：

id  value new_column
1   0     0
1   0     0
1   0     0
2   0     1
2   1     1
3   1     1
3   1     1

我试过了：

df['new_column'] = df.groupby(['id'])['value'].idxmax()

或者：

df['new_column'] = df.groupby(['id'])['value'].max()

但这些都没有给出预期的结果。

Answer 1

您需要为此使用transform：

df['new_column'] = df.groupby(['id'])['value'].transform('max')

这更简洁地复制了以下内容：

df['new_column'] = df['id'].map(df.groupby(['id'])['value'].max())

请记住，groupby 操作的结果是索引设置为 grouper 列的系列。

由于您的原始数据框和groupby对象之间的索引未对齐，因此不会自动进行分配。