blocks|key|274200|text|将原始数据按['a',+'b']分组，并使.max()工作|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|274201|df.groupby(['a',+'b'])['c'].max()|code-block|syntax|javascript|274202|还可以聚合'count'和'max'值。|274203|df.groupby(['a',+'b'])['c'].agg({'max':+max,+'count':+'count'}).reset_index()|274204|entityMap^0|6|A|L|6|0|0|5|7|D|5|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Q|8|@$9|R|A|S|B|C]|$9|T|A|U|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|V|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|6|7|W|8|@$9|X|A|Y|B|C]|$9|Z|A|10|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|11|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|O|3|-4|5|6|7|12|8|@]|D|@]|E|$]]]|P|$]]

group the original dataframe by <code>['a', 'b']</code> and get the <code>.max()</code> should work

<pre><code>df.groupby(['a', 'b'])['c'].max()
</code></pre>

you can also aggregate <code>'count'</code> and <code>'max'</code> values

<pre><code>df.groupby(['a', 'b'])['c'].agg({'max': max, 'count': 'count'}).reset_index()
</code></pre>

blocks|key|1285233|text|你在找.value_counts()|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|1285234|df.groupby(['a',+'b'])['c'].value_counts()|code-block|syntax|javascript|1285235|a++b++c
1++1++y++++2
++++++x++++1
+++2++y++++2
++++++z++++1
2++1++a++++2
++++++z++++2
Name:+c,+dtype:+int64|1285236|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html^0|3|F|3|F|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|C]]|D|@$9|X|A|Y|1|Z]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|10|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|L|5|H|7|11|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|M|3|-4|5|6|7|12|8|@]|D|@]|E|$]]]|N|$O|$5|P|Q|R|E|$S|T]]]]

You are looking for <a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.value_counts.html" rel="noreferrer"><code>.value_counts()</code></a>:

<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>df.groupby(['a', 'b'])['c'].value_counts()
</code></pre>

<pre><code>a b c
1 1 y 2
 x 1
 2 y 2
 z 1
2 1 a 2
 z 2
Name: c, dtype: int64
</code></pre>

blocks|key|1285243|text|尝试：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1285244|df=df.groupby(["a",+"b",+"c"])["c"].count().sort_values(ascending=False).reset_index(name="dropme").drop_duplicates(subset=["a",+"b"],+keep="first").drop("dropme",+axis=1)|code-block|syntax|javascript|1285245|产出：|1285246|+++a++b++c
0++2++1++z
2++1++2++y
3++1++1++y|1285247|entityMap^0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|N|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|G|3|H|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|P|8|@]|9|@]|A|$E|F]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]]|L|$]]

Try:

<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>df=df.groupby(["a", "b", "c"])["c"].count().sort_values(ascending=False).reset_index(name="dropme").drop_duplicates(subset=["a", "b"], keep="first").drop("dropme", axis=1)
</code></pre>

Outputs:

<pre class="lang-py prettyprint-override"><code> a b c
0 2 1 z
2 1 2 y
3 1 1 y
</code></pre>

I have the following dataframe. I want to group by <code>a</code> and <code>b</code> first. Within each group, I need to do a value count based on <code>c</code> and only pick the one with most counts. If there are more than one c values for one group with the most counts, just pick any one.

<pre><code>a b c
1 1 x
1 1 y
1 1 y
1 2 y
1 2 y
1 2 z
2 1 z
2 1 z
2 1 a
2 1 a
</code></pre>

The expected result would be

<pre><code>a b c
1 1 y
1 2 y
2 1 z
</code></pre>

What is the right way to do it? It would be even better if I can print out each group with c's value counts sorted as an intermediate step.

Pandas: how to do value counts within groups

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

我有以下数据。我想先按a和b分组。在每个组中，我需要基于c做一个值计数，并且只选择一个计数最多的值。如果对一个计数最多的组有多个c值，只需选择任何一个。a    b    c1    1    x1    1    y1    1    y1    2    y1    2    y1    2    z2    1 ...

问熊猫:如何在群体中进行价值计算
EN

Stack Overflow用户

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问熊猫:如何在群体中进行价值计算EN