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python - 确定熊猫数据框中每一列的最大值

问题描述

我有一个包含位置 ID、商店名称和商店收入的数据框。我想确定每个区域收入最高的商店

我为此写了一个代码，但不确定是否有更好的方法来处理这种情况

import pandas as pd    
dframe=pd.DataFrame({"Loc_Id":[1,2,2,1,2,1,3,3],"Store":["A","B","C","B","D","B","A","C"],
                 "Revenue":[50,70,45,35,80,70,90,65]})

#group by location id, then save max per location in new column
dframe["max_value"]=dframe.groupby("Loc_Id")["Revenue"].transform(max)

#create new column by checking if the revenue equal to max revenue
dframe["is_loc_max"]=dframe.apply(lambda x: 1 if x["Revenue"]==x["max_value"] else 0,axis=1)

#drop the intermediate column 
dframe.drop(columns=["max_value"],inplace=True)

这是所需的输出： ![在此处输入图像描述

有没有更好的方法来获得这个输出

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

通过比较eq( ==) 创建布尔掩码并将其转换为integers - 0, 1to False, True：

s = dframe.groupby("Loc_Id")["Revenue"].transform('max')
dframe["max_value"]= s.eq(dframe["Revenue"]).astype(int)
print (dframe)
   Loc_Id Store  Revenue  max_value
0       1     A       50          0
1       2     B       70          0
2       2     C       45          0
3       1     B       35          0
4       2     D       80          1
5       1     B       70          1
6       3     A       90          1
7       3     C       65          0

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