按年份查找最大值并返回在Pandas DataFrame中出现最大值的日期
按年份查找最大值并返回在Pandas DataFrame中出现最大值的日期
提问于 2020-11-17 04:42:07
假设我有一个从2010年开始每天卖出的糖果数量。对于每一年(2010,2011,2012...2019)，我如何才能找到我用熊猫卖出最多糖果的日期？
date Count
01/01/2010 525
01/02/2010 136
01/03/2010 125
01/04/2010 84
01/05/2010 446
...
01/01/2011 301
01/02/2011 700
...
11/16/2019 807我已经尝试过了，它给了我每年的最大值，但我想要每一年的日期和计数。
df.groupby(lambda x: df['date'][x].year)["Count"].max()
date Count
2010 825
2011 973
2012 900
2013 830
2014 879
2015 690
2016 827
2017 954
2018 1032
2019 968谢谢你的帮助！
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-11-17 04:47:12
将代码更改修复为idxmax
idx = df.groupby(lambda x: df['date'][x].year)["Count"].idxmax()
out = df.loc[idx]Stack Overflow用户
发布于 2020-11-17 04:48:59
假设您的date列由pandas时间戳组成，您可以使用dt日期访问器方法来访问year属性，以根据该属性对年度和进行分组：
gb = df.groupby(df['date'].dt.year)['Count'].sum()
max_year = gb.idxmax()
max_annual_sales = gb.loc[max_year]如果没有，请先通过df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])转换它们。
然后使用idxmax方法得到包含最大年计数的年份索引。最后，使用今年通过gb.loc[max_year] (或直接使用gb.max())找到最大值。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64865421
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