python - 如何在Groupby中保留其他列的行值？

Question

我有一个数据框:

df = pd.DataFrame()
df['bird'] = ['shikra','shikra','eagle','eagle','eagle','crow','sparrow','sparrow']
df['bird2'] = [1,1,2,2,2,3,4,4]
df['n'] = ['a','b','c','d','e','f','g','h']
df['range'] = [1400,1600,np.nan,2800,3300,np.nan,800,600]

    bird    bird2   n   range
0   shikra  1   a   1400.0
1   shikra  1   b   1600.0
2   eagle   2   c   NaN
3   eagle   2   d   2800.0
4   eagle   2   e   3300.0
5   crow    3   f   NaN
6   sparrow 4   g   800.0
7   sparrow 4   h   600.0

我想从 about 数据中找到最大射程的前 2 只鸟。

我使用 groupby 操作如下:

df.groupby(['bird','bird2']).agg({'range':'max', 'n':'first'}).reset_index().sort_values('range', ascending=False).head(2)

输出为:

    bird    bird2   range   n
1   eagle   2      3300.0   c
2   shikra  1      1600.0   a

以上输出的唯一问题是第 n 列。因为我在 agg 中选择了 first 它为相应的 groupby 值提供了第一个值，但实际上我想要的是与最大值相关的 n 的值范围。

如何从 n 列中选择值，其中 range 是 max

预期输出:

    bird    bird2   range   n
1   eagle   2      3300.0   e
2   shikra  1      1600.0   b

Answer 1

使用DataFrame.sort_values首先，然后按 DataFrame.drop_duplicates 删除两列的重复项 |并通过 DataFrame.head 选择最高值或 DataFrame.iloc :

df = df.sort_values('range', ascending=False).drop_duplicates(['bird','bird2']).head(2)

#df = df.sort_values('range', ascending=False).drop_duplicates(['bird','bird2']).iloc[:2]
print (df)
     bird  bird2  n   range
4   eagle      2  e  3300.0
1  shikra      1  b  1600.0