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python - 为什么我的 groupby 为“产品”列返回不正确的值？

问题描述

我试图将每个用户支付的最高价格以及购买的产品放入数据帧中。当我运行下面的代码时，它返回的正是我所期望的，但“产品”列不正确。

原始数据：

df = pd.DataFrame([[123,'xt23',20],
                   [123,'q45',2],
                   [123,'a89',25],
                   [77,'q45',3],
                   [77,'a89',30],
                   [92,'xt23',24],
                   [92,'m33',60],
                   [92,'a89',28]], columns=['userid','product','price'])
df

生成这个原始数据帧：

    userid  product price
0   123     xt23    20
1   123     q45     2
2   123     a89     25
3   77      q45     3
4   77      a89     30
5   92      xt23    24
6   92      m33     60
7   92      a89     28

这是行不通的：

df.groupby('userid').max()

预期输出：

userid  product price   
77      a89     30
92      m33     60
123     a89     25

实际输出：

userid  product price   
77      q45     30
92      xt23    60
123     xt23    25

产品列中的值不正确。如果我将“产品”添加到 groupby，最高价格仍然正确，但我只想看到每个用户的一个价格和产品。我也尝试设置 numeric_only=True 但这并没有解决问题。

有谁知道为什么产品价值与原始数据不一致？

标签： pythonpandas

解决方案

使用它可以有效地获得所需的输出。

idx = df.groupby(['userid'])['price'].transform(max) == df['price']
print(df[idx])

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