Python Pandas- Groupby列以获取Pandas dataframe列中的两个峰值
Python Pandas- Groupby列以获取Pandas dataframe列中的两个峰值
提问于 2018-08-05 02:54:02
我使用Python Pandas对一个名为"Trace“的列进行分组。对于每个跟踪，都有一个包含两个峰值的"Value“列，我试图将它们传输到不同的数据帧中。第一个问题是，当我使用groupby时，它不会保留我想要选择的值所在行的其余数据。例如，如果一个Pandas数据帧有6列，那么我想在使用groupby之后保留所有6列。第二个问题是，我想要的两个最大值不是列中的两个最大值，而是数据集中的“峰值”。例如，附加的图像显示了我想要其值的两个峰值。我希望将两个峰值中每个峰值的最大值导出到新的数据帧中，并将先前数据帧中其他列的行值导出到新的数据帧中。
在下面的代码中，我希望按"Trace“列分组，并在"Value”列中选取两个峰值，同时在选择峰值后仍保留"Sample“列。对于Trace 1，我想选择的峰值是52和21，对于Trace 2，我想选择的峰值是61和23。
d = {"Trace": [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2], "Sample": [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12], "Value": [1,2,3,7,52,33,11,4,2,21,10,3,3,7,15,61,37,16,6,3,11,23,4]}有什么建议吗？我一直在使用.groupby("Trace")和.nlargest()。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-08-05 05:08:28
选择“峰值”让我感到困惑，除非你硬编码跟踪值，否则我认为你不会走得太远。
站在更明智的立场上，对于在这里搜索的人，我会发布获取groupby，nlargest的解决方案--在这里获取所有字段--
df.groupby(['Trace']).apply(lambda x: x.nlargest(2, columns=['Value']))输出
Sample Trace Value
Trace
1 3 4 1 12
4 5 1 9
2 13 4 2 15
14 5 2 11在这里，如果您正在寻找按Value列、按Trace分组的两个“峰值”值，这应该是一个很好的解决方案
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51688665
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