如何在pandas数据框中对分类值进行groupby maxium行选择
在pandas数据框中对分类值进行groupby max行选择的方法是使用groupby()和max()函数结合使用。
首先，使用groupby()函数将数据框按照分类值进行分组。例如，如果要按照"category"列进行分组，则可以使用以下代码：
grouped = df.groupby('category')接下来，可以使用max()函数获取每个分组中的最大值所在的行。对于数值列，max()函数将返回最大值；对于非数值列，max()函数将返回字母序最大的行。例如，如果要获取"value"列的最大值所在的行，则可以使用以下代码：
max_rows = grouped['value'].max()最后，可以通过loc属性根据最大值所在的行的索引获取完整的行数据。例如，如果要获取"category"列为"A"的最大值所在的行，则可以使用以下代码：
max_row = df.loc[max_rows['A']]这样就可以得到分类值为"A"的最大值所在的行。
需要注意的是，以上代码仅适用于pandas数据框，不同的数据结构可能需要不同的处理方式。
关于pandas的更多信息和详细介绍，可以参考腾讯云的相关产品文档：
相关·内容
我有一个数据帧，如下所示： df.head(25)
19837715 00 1983771519841333 M4 19841333 M5 19841333 M2 我正在尝试用pandas, max(milestone) as current_milestone
df
浏览 57提问于2020-01-13得票数 0
回答已采纳
1回答
熊猫用csv逐行成群
、、、、
我有一个很大的CSV文件，我正在从(月份和取消)中提取两列，并且需要在一个dataframe中显示结果。月份是整数。一月是csv中的1)，需要将其转换为字符串。我遇到的问题是设置正确的指数，并将几个月的数据分组。import pandas as pd grouped
浏览 7提问于2015-02-28得票数 0
我有一个Pandas数据框，它包括173列不同的大学专业(例如category_ACCOUNTING)，在列下面的每一行中都有一个1或0的值来指示学生是否选择该专业。如何将分类数据分类到两个分类存储箱中？
尝试使用pandas.cut()不起作用
浏览 13提问于2019-08-15得票数 0
我有一个包含bool类型列的数据框。我想使用pandas的groupby和agg函数来获取每个id的True值的数量。我已经做过很多次了，但是结果列的类型似乎取决于数据框。(data=d)
我从这段代码中得到的输出是：0 1 True
1现在，如
浏览 0提问于2020-04-03得票数 1
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时，在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。------------------3 20 <some number>
我想知
浏览 26提问于2019-04-02得票数 0
回答已采纳
因此，我基本上不允许使用任何导入或其他库，如pandas或groupby。我必须对数据进行分类，并总结出相应的值。数据在csv文件中。
浏览 0提问于2020-11-30得票数 1
我有一个包含三个字符串列的数据框。我知道第三列中只有一个值对前两个值的每一个组合都有效。要清理数据，我必须按前两列的数据帧进行分组，并为每个组合选择第三列中最常见的值。我的代码：from scipy import stats
source = pd.DataFrame({'Country' : ['USA&#
浏览 32提问于2013-03-05得票数 140
回答已采纳
1回答
我尝试从D= 1列的pandas数据框中选择行，然后希望按A列对所选行进行分组，然后使用ffill function将C列中的值复制到该组的所选行中-请注意，C的值因组而异。0103 beta sad 1
103 delta sad 1 我一直在尝试groupb
浏览 14提问于2020-07-03得票数 0
回答已采纳
2回答
pandas中有没有一种简单的方法来调用一系列递增的值来调用groupby？例如，在给定以下示例的情况下，能否以0.155增量对列B进行入库和分组，使得例如，列B中的前几个组被划分为介于'0 - 0.155，0.155 -0.31...`之间的范围import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':np.random.random(20),'B':np
浏览 1提问于2014-01-30得票数 108
回答已采纳
1回答
我正在处理音乐数据，需要为回归算法编码流派分类，python 3熊猫。如果分类为流派，我想将类别编码为0或1。数据位于pandas数据框中，并且包含重复值。我希望将所有行合并到一个唯一值列表中，然后使用get_dummies对每条记录进行编码。a)x = list of genres (like below)
[j for i i
浏览 0提问于2019-01-03得票数 0
我用Scikit学习训练了一个分类器。我正在加载输入，以训练我的分类器从CSV。我的一些专栏的价值。“城镇”是典型的(例如可以是“纽约”、“巴黎”、“斯德哥尔摩”、.)。在培训之前，我就是这样转换数据的：from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
headers = [，而我希望对这些数据进行预测。特别是，如果新的数据包含一个已见过的城镇(如</e
浏览 3提问于2017-10-09得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在处理一个存储在pandas数据框中的大型数据集。我为操作这个dataset而编写的所有方法都在dataframes上工作，但其中一些方法不能在GroupBy对象上工作。在我的代码中，我希望按作者姓名对所有数据进行分组(这可以通过.groupby()轻松实现)。不幸的是，这输出了一个GroupBy对象，当我想要使用只有dataframe的方法时，这个对象对我来
浏览 2提问于2021-10-12得票数 0
目前，我有一个名为mergeDf(40行x 2列)的pandas Dataframe，它的列类型为float和categorical见下文。NH01cat column.My中的值进行分类。最终数据框将由42列组成，其中每两个相邻列将是定量和分类数据，如示例中所示(例如，NH01 - float，NH01 - categorized，NH02 -float，NH02cat- categorizedT
浏览 30提问于2020-03-21得票数 0
回答已采纳
我有一个名为“coverage”的pandas数据框。对于一系列特定的索引值，我希望获得前100行的平均“覆盖率”值。例如，对于索引位置1001，我想要901-1000行的平均'coverage‘。我感兴趣的索引值在一个单独的列表中。
我对如何告诉pandas查看相对于给定索引的一系列行感到困惑。我不认为我可以使用GroupBy，因为会有一些行<
浏览 0提问于2015-10-20得票数 1
1回答
我正在使用具有数值和分类值的数据集。我找到了使用数值的解决方案，因此下一步是使用分类值进行标签编码。为了做到这一点，我写了以下几行代码：dataset_categorical = dataset.select_dtypes(include = ['object'])在Jupyter<
浏览 0提问于2021-04-18得票数 0
4回答
我有一个csv格式的非常大的数据集(10 GB)，其中包含各种列和行。其中一列是某类个人的is (表示为字符串)。ID在数据中都是加扰的，并且每个单独的ID可能会多次出现。我想要找到数据中出现频率最高的个人的ID。理想情况下，我希望计算每个ID在数据集中出现的次数。最后，我还想对各个‘d进行统计分析。完成这项任务的最快方法是什么？我确实尝试过groupby，但不知道如何找到与组相对应的ID以及它们的大小。import pandas a
浏览 1提问于2019-02-22得票数 0
1回答
我正在研究目标列中有五个类的多类分类问题。我已经使用扩展的平均编码(目标编码)为分类变量生成了特性。该方法是基于对每一个值的目标变量均值进行分类变量编码的方法。这还会产生一些NaN值，如‘Transaction_mean’列中的值。
填充这些NaN值的最佳方法是什么？我是否应该用列的意思来填充这些。当目标/因变量“抱怨状态”不存在时，如何生成测试数据的平均编码？输入<
浏览 0提问于2019-01-27得票数 3
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子<em
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
回答已采纳
1回答
我正在尝试选择数据帧每组的第一行。import pandas as pdx = [{'id':"a",'val':np.nan, 'val2':-1},{'id':"a",'val':'TREE','val2':15}]#
浏览 1提问于2014-09-29得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
