Groupby().transform() 熊猫答案

【问题标题】：Groupby().tranform() PandasGroupby().transform() 熊猫
【发布时间】：2020-11-18 22:04:32
【问题描述】：

我创建了一个数据集，我想在其中找到最大销售额和人名

data={'Company':['GOG','GOG','FB','FB','LT','LT'],'Name':['A','B','C','D','E','F'],'Sales':[200,120,340,124,243,350]}

data_s=pd.DataFrame(data)

print(data_s)

将打印下面的DataFrame

Company     Name        Sales
0   GOG     A          200
1   GOG     B          120
2   FB      C          340
3   FB      D          124
4   LT      E          243
5   LT      F          350

s=data_s.groupby('Company')['Sales'].transform(max)==data_s['Sales']
data_s[s]

Company Name    Sales
0   GOG A   200
2   FB  C   340
5   LT  F   350

我的问题是如何应用 lambda 函数来解决这个问题，或者还有其他替代方法吗？

【问题讨论】：

解决什么？你的尝试有什么问题？请描述情况并发布期望的结果。
如前所述，我需要员工的姓名和他工作的公司，以及最高销售额。我已经用一种方法解决了这个问题，请问是否有另一种方法？

标签： python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

您可以使用idxmax 获取最大值的索引，并使用该索引查找您感兴趣的行：

index_of_highest_sale = data_s.groupby('Company')['Sales'].idxmax()
person_details = data_s.loc[index_of_highest_sale]

【讨论】：

但这给了销售额最高的人，而不是每个公司销售额最高的人
您也可以通过按公司分组来做到这一点（请参阅更新的答案）