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我有一个包含许多重复项的 DataFrame(我需要 Type/StrikePrice 对是唯一的)，如下所示:
Pos AskPrice
Type StrikePrice
C 1500.0 10 281.6
C 1500.0 11 281.9
C 1500.0 12 281.7 <- I need this one
P 1400.0 30 1200.5
P 1400.0 31 1250.2 <- I need this one
我如何按 Type + StrikePrice 进行分组并应用一些逻辑(我自己的函数)来决定从组中选择哪一行(假设是最大的 Pos)
预期的结果是
Pos AskPrice
Type StrikePrice
C 1500.0 12 281.7
P 1400.0 31 1250.2
非常感谢!
最佳答案
首先 reset_index 用于唯一索引，然后是 groupby与 idxmax获取每组最大值的索引并通过 loc 选择行，MultiIndex 的最后一个 set_index:
df = df.reset_index()
df = df.loc[df.groupby(['Type','StrikePrice'])['Pos'].idxmax()]
.set_index(['Type','StrikePrice'])
或者使用sort_values与 drop_duplicates :
df = (df.reset_index()
.sort_values(['Type','StrikePrice', 'Pos'])
.drop_duplicates(['Type','StrikePrice'], keep='last')
.set_index(['Type','StrikePrice']))
print (df)
Pos AskPrice
Type StrikePrice
C 1500.0 12 281.7
P 1400.0 31 1250.2
但如果需要自定义函数使用GroupBy.apply :
def f(x):
return x[x['Pos'] == x['Pos'].max()]
df = df.groupby(level=[0,1], group_keys=False).apply(f)
print (df)
Pos AskPrice
Type StrikePrice
C 1500.0 12 281.7
P 1400.0 31 1250.2
关于python - pandas DataFrame.groupby 并应用自定义函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48478780/
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C语言sscanf()函数：从字符串中读取指定格式的数据 头文件： ?
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！