我們處理某些**資料時,會遇到某個欄位在不同類別中有不同的值,有時候需要提取某個類別中該字段最大值所對應的行,只用group by 往往不行。其實,使用group by 和 merge 相結合,即可輕鬆解決這個問題。
在上圖的df中,不同的name對應著num值、年份,
現在想提取每一year的最大num所對應的name。
可以看到,通過group by,我們提取出了每一year所對應的最大num。注意:我們進行group by 時,選取了原df中的兩列:『year』、『num』,這樣做是排除name的干擾,groupby()函式中,需要指定分組依賴的列『year』,並設定不將分組列作為索引;最後的max()是按最大值提取該分組的資料,當然其他函式如min()/mean()同樣適用。
可以看到,對df_groupby和原表df進行左連後,成功取出了每一year最大num對應的name!
原始碼如下:
import pandas as pd
data =
df= pd.dataframe(data)
df_groupby = df[
['year','num'
]].groupby(by=
'year',as_index=false).max()
df_merge = pd.merge(df_groupby,df,on=
['year','num'
],how=
'left'
)
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