python - 当有相似的值时，如何在熊猫数据框中删除行？

Question

我有一个股票数据的 python pandas 数据框，我正在尝试过滤其中一些代码。有些公司有 2 个或更多股票代码（当一个股票是优先股而另一个不是时，是不同类型的股票）。我想放弃那些额外的股票价值，而只保留交易量更高的股票。在数据框中我也有公司名称，所以也许有一种方法可以使用它来制作一些条件，然后在比较同一家公司的数量时将其删除？我怎样才能做到这一点？

标签： pythonpandasdataframestock

Answer 1

使用 groupby 和 idxmax：

假设这个数据框：

>>> df
  ticker  volume
0  CEBR3     123
1  CEBR5     456
2  CEBR6     789  # <- keep for group CEBR
3  GOAU3      23  # <- keep for group GOAU
4  GOAU4      12
5  CMIN3     135  # <- keep for group CMIN3

>>> df.loc[df.groupby(df['ticker'].str.extract(r'^(.*)\d', expand=False), 
                      sort=False)['volume'].idxmax().tolist()]

  ticker  volume
2  CEBR6     789
3  GOAU3      23
5  CMIN3     135