python - 如何从共享两个公共列的一组行中选择一列中具有最大值的熊猫行？

Question

下面的 Pandas DataFramedf有 5 列，有颜色，而索引号在最左边是黑色的。

请注意最后两列（我们称它们为col4和col5）具有静态数字，表示数据的段、组或块。其他组（在这两列中更改其静态编号）已从屏幕截图中隐藏。

如何挑出第三列（称为）中具有最大值的行或行的索引，col3用黑色圈出：1.90977，条件是最后两行是静态的？换句话说，挑出组中最好的行

寻找这样的东西，这是行不通的：

df.loc[(df['col3'] == 0.999141) & (df['col4'] == 0.000861559)]

标签： pythonpandasdataframeindexing

Answer 1

如果不是最后 2 列具有相同的值，则以某种精度用于选择列，也可以通过掩码和列名numpy.isclose更好地选择性能：DataFrame.loc

df.loc[np.isclose(df['col4'], 0.999141) & np.isclose(df['col5'], 0.000861559), 'col3'].max()

对于最大值使用索引Series.idxmax：

df.loc[np.isclose(df['col4'], 0.999141) & np.isclose(df['col5'], 0.000861559), 'col3'].idxmax()

按最大col4和最小col5用途选择：

df.loc[df['col4'].eq(df['col4'].max()) & df['col5'].eq(df['col5'].min()), 'col3'].max()

df.loc[df['col4'].eq(df['col4'].max()) & df['col5'].eq(df['col5'].min()), 'col3'].idxmax()