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我有一个 pandas 数据框，我将其分组在“groupID”列上。
gb = df.groupby('groupID')
每一行都有一个 x 和 y 坐标以及一个残差(距线 x=y 的距离)。现在我想找到一组残差最大和最小的两个点(x，y)之间的梯度。我知道如何使用 gb['residual'].min() 和 max() 但这并没有给我行。
我该如何计算？
df[gb ['residual'].idxmin()]
最佳答案
我认为您需要从 DataFrameGroupBy.idxmax 的 residual 列的最大值和最小值中找到所有索引和 DataFrameGroupBy.idxmin然后选择loc :
df1 = df.loc[df.groupby('groupID').residual.idxmax()]
df2 = df.loc[df.groupby('groupID').residual.idxmin()]
关于python - pandas groupby 的最小和最大行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40978059/
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给定输入: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 将数字按奇数或偶数分组，然后按小于或大于 5 分组。 预期输出: [[1, 3, 5], [2, 4], [6, 8, 10
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！