在 groupby().count() 之后无法进行命名聚合

Question

我有一个包含两列的数据框。我需要按其中一列分组，然后找到具有最大行数的组和该组的名称。因此我有以下代码：

np.random.seed(42)
y = np.random.randint(0,5,size=(100, 2))
df = pd.DataFrame(y, columns=list('AB'))
df.groupby('A').count().agg(['max','idxmax'])

这个的输出：

        B
   max  28
idxmax  3

也就是说，第 3 组的行数最多。最大值为 28。

我想要以下带有命名聚合的输出：

Max  ID
28   3

我的解决方案尝试：

np.random.seed(42)
y = np.random.randint(0,5,size=(100, 2))
df = pd.DataFrame(y, columns=list('AB'))
df.groupby('A').count().agg(Max=('B','max'), ID=('B','idxmax'))

这会引发以下错误：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-113-dcd54f9ab49e> in <module>
      2 y = np.random.randint(0,5,size=(100, 2))
      3 df = pd.DataFrame(y, columns=list('AB'))
----> 4 df.groupby('A').count().agg(Max=('B','max'),ID=('B','idxmax'))

TypeError: aggregate() missing 1 required positional argument: 'func'

如果我删除 count() 函数，那么命名聚合似乎可以工作。但是当然，它不是在计算我想要计算的内容。

我想让这个工作，因为我的解决方法看起来很混乱：

np.random.seed(42)
y = np.random.randint(0,5,size=(100, 2))
df = pd.DataFrame(y, columns=list('AB'))
df.groupby('A').count().agg(['max','idxmax']).T.reset_index(drop=True).rename(columns={'max':'Max',
                                                                                       'idxmax':'ID'})

输出：

    Max ID
0   28  3

熊猫版本 1.0.5。

Answer 1

使用size() 而不是count() 可以进行小幅简化：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
y = np.random.randint(0,5,size=(100, 2))
df = pd.DataFrame(y, columns=list('AB'))
df = df.groupby('A').size().agg(Max='max', ID='idxmax')
print(df)

请注意 size() 和 count() 不相同。大小是每组中的行数。计数是每组中每列中非缺失值的数量。因此，size() 返回的是 Series 而不是 DataFrame。

当然，也就是说聚合之后，输出的也是一个Series而不是一个DataFrame：

Max    28
ID      3
dtype: int64

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