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python - 从 groupby 中选择具有最高值的行

问题描述

我有一个数据框，其中包含一些有关用户的信息。有一个用户列、类型列和计数列，如下所示：

name         type     count
robert       x        123
robert       y        456
robert       z        5123
charlie      x        442123
charlie      y        0 
charlie      z        42

我试图找出每个名称的计数最高的类型，所以对于这种情况，我想选择这个：

name         type    count
robert       z       5123
charlie      x       442123

我知道我可以做这样的事情来获得每个名称的最大计数，但我不确定如何包含“类型”列，这实际上是最重要的

df.sort_values('count', ascending=False).drop_duplicates('name').sort_index()

任何帮助是极大的赞赏！

标签： pythonpandas

解决方案

试试这个

df.loc[df.groupby('name')['count'].idxmax()]['type']


      name type   count
3  charlie    x  442123
2   robert    z    5123

如果您不仅想要一个最大值，还想要n每组的最高值（例如n = 2）

df.loc[df.groupby('name')['count'].nlargest(2).index.get_level_values(1)]


      name type   count
3  charlie    x  442123
5  charlie    z      42
2   robert    z    5123
1   robert    y     456

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