python - 从 groupby 中选择具有最高值的行

Question

我有一个数据框，其中包含有关用户的一些信息。有一个用户列、类型列和计数列，如下所示:

name         type     count
robert       x        123
robert       y        456
robert       z        5123
charlie      x        442123
charlie      y        0 
charlie      z        42

我试图找出哪种类型的每个名称的计数最高，因此对于这种情况，我想选择此:

name         type    count
robert       z       5123
charlie      x       442123

我知道我可以这样做来获取每个名称的最大计数，但我不确定如何包含“类型”列，这实际上是最重要的

df.sort_values('count', ascending=False).drop_duplicates('name').sort_index()

非常感谢任何帮助!

Answer 1

试试这个

df.loc[df.groupby('name')['count'].idxmax()]['type']

      name type   count
3  charlie    x  442123
2   robert    z    5123

如果您不仅需要单个最大值，还需要每组的前 n 个值(例如 n = 2)

df.loc[df.groupby('name')['count'].nlargest(2).index.get_level_values(1)]

      name type   count
3  charlie    x  442123
5  charlie    z      42
2   robert    z    5123
1   robert    y     456