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在pandas中分组到最大值后,如何将匹配的行结果完全沿max()值显示
df = data.loc[:,['no','std_date','result_date','result']]
result = df.groupby(['no','std_date'])[['result_date','result']].max()
我在每个“std_date”上显示结果并发送结果。但是,现在 'result_date' 和 'result' 的每一列的最大值。 enter image description here
我的数据:
no std_date result_date result
0 s1 2012-12-24 2012-07-03 601.19
1 s2 2011-11-23 2011-05-16 1.96
2 s2 2011-11-23 2011-11-10 15.2
3 s3 2016-08-10 2016-04-23 14.05
4 s5 2013-11-12 2013-05-31 34.73
5 s5 2013-11-12 2013-07-22 12
6 s5 2017-11-14 2014-05-09 0.59
7 s5 2017-11-14 2016-09-07 0.8
8 s5 2017-11-14 2017-06-20 1.54
9 s6 2012-06-01 2012-05-14 1.08
10 s7 2018-11-19 2018-04-10 25.74
11 s7 2018-11-19 2018-10-16 12.49
12 s8 2013-12-24 2013-10-17 26.48
13 s8 2016-01-20 2013-12-31 1.36
14 s8 2016-01-20 2014-08-27 0.9
15 s8 2016-01-20 2015-06-29 3.72
我要:
result_date result
no std_date
s1 2012-12-24 2012-11-28 601.19
s2 2011-11-23 2011-11-10 15.2
s3 2016-08-10 2016-04-23 14.05
s5 2013-11-12 2013-07-22 12
s5 2017-11-14 2017-06-20 1.54
s6 2012-06-01 2012-05-14 1.08
s7 2018-11-19 2018-10-16 12.49
s8 2013-12-24 2013-10-17 26.48
s8 2016-01-20 2015-06-29 3.72
最佳答案
您可以保留结果,然后将其合并回 DataFrame
result = df.groupby(['no','std_date'])[['result_date']]\
.max()\
.reset_index()\
.merge(df,on=['no','std_date','result_date'])
输出:
no std_date result_date result
0 s1 12-12-24 12-07-03 601.19
1 s2 11-11-23 11-11-10 15.20
2 s3 16-08-10 16-04-23 14.05
3 s5 13-11-12 13-07-22 12.00
4 s5 17-11-14 17-06-20 1.54
5 s6 12-06-01 12-05-14 1.08
6 s7 18-11-19 18-10-16 12.49
7 s8 13-12-24 13-10-17 26.48
8 s8 16-01-20 15-06-29 3.72
关于Pandas groupby max - 多列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57281907/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!