列count
ごとにグループ化した後、列の最大値を持つ pandas DataFrame 内のすべての行を見つけるにはどうすればよいですか?['Sp','Mt']
例 1:次の DataFrame:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a **3**
1 MM1 S1 n 2
2 MM1 S3 cb **5**
3 MM2 S3 mk **8**
4 MM2 S4 bg **10**
5 MM2 S4 dgd 1
6 MM4 S2 rd 2
7 MM4 S2 cb 2
8 MM4 S2 uyi **7**
期待される出力は、次のように、各グループ内でカウントが最大である結果行を取得することです。
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a **3**
2 MM1 S3 cb **5**
3 MM2 S3 mk **8**
4 MM2 S4 bg **10**
8 MM4 S2 uyi **7**
例2:
Sp Mt Value count
4 MM2 S4 bg 10
5 MM2 S4 dgd 1
6 MM4 S2 rd 2
7 MM4 S2 cb 8
8 MM4 S2 uyi 8
期待される出力:
Sp Mt Value count
4 MM2 S4 bg 10
7 MM4 S2 cb 8
8 MM4 S2 uyi 8
ベストアンサー1
まず、次のようにして各グループの最大数を取得できます。
In [1]: df
Out[1]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
1 MM1 S1 n 2
2 MM1 S3 cb 5
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
5 MM2 S4 dgd 1
6 MM4 S2 rd 2
7 MM4 S2 cb 2
8 MM4 S2 uyi 7
In [2]: df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].max()
Out[2]:
Sp Mt
MM1 S1 3
S3 5
MM2 S3 8
S4 10
MM4 S2 7
Name: count, dtype: int64
元の DF のインデックスを取得するには、次のようにします。
In [3]: idx = df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].transform(max) == df['count']
In [4]: df[idx]
Out[4]:
Sp Mt Value count
0 MM1 S1 a 3
2 MM1 S3 cb 5
3 MM2 S3 mk 8
4 MM2 S4 bg 10
8 MM4 S2 uyi 7
グループごとに複数の最大値がある場合は、すべてが返されることに注意してください。
アップデート
万が一、これが OP が要求しているものである場合:
In [5]: df['count_max'] = df.groupby(['Sp', 'Mt'])['count'].transform(max)
In [6]: df
Out[6]:
Sp Mt Value count count_max
0 MM1 S1 a 3 3
1 MM1 S1 n 2 3
2 MM1 S3 cb 5 5
3 MM2 S3 mk 8 8
4 MM2 S4 bg 10 10
5 MM2 S4 dgd 1 10
6 MM4 S2 rd 2 7
7 MM4 S2 cb 2 7
8 MM4 S2 uyi 7 7