Поиск строк с максимальным значением в pandas DataFrame

Быстрый ответ

Для извлечения строк, где присутствует максимальное значение в каждой группе при использовании pandas, воспользуйтесь сочетанием groupby и transform:

import pandas as pd

# Предположим, 'df' – это DataFrame, и нам нужно определить максимальное значение свойства 'Value' в каждой группе 'Group'
mask = df['Value'] == df.groupby('Group')['Value'].transform('max')
max_rows = df[mask]

Создаём маску для определения строк с максимальным значением 'Value' в каждой группе 'Group', а затем используем её для получения нужных нам записей.

Загадка единственного максимума

Если максимальное значение встречается несколько раз и вам нужна только одна строка для каждой группы, функция idxmax придёт на помощь:

max_rows = df.loc[df.groupby('Group')['Value'].idxmax()]

Метод .idxmax() определяет индексы строк с наибольшим значением свойства 'Value' в каждой группе, а .loc[] позволит выбрать первую из них.

Старомодный подход к определению максимума с использованием sort и drop_duplicates

Вполне можно воспользоваться традиционным методом — отсортировать данные с помощью sort_values и удалить дубликаты:

max_rows = df.sort_values(['Group', 'Value'], ascending=[True, False]).drop_duplicates('Group')

Такой метод гарантирует сохранение записей с максимальным значением свойства 'Value' в каждой группе.

Агрегирование для более глубокого анализа

Агрегирование с использованием функции agg удобно при решении более сложных задач:

df_agg = df.groupby('Group', as_index=False).agg(Max_Value=('Value', 'max'))
max_rows = pd.merge(df, df_agg, on=['Group', 'Max_Value'])

С помощью функции agg мы можем выполнить набор агрегативных операций. Объединение данных позволяет сохранить информацию о максимальных значениях.

Визуализация

Представьте, что нам нужно определить спортсмена, показавшего наилучший результат в каждом виде спорта:

Высотный прыжок (🤾‍♂️): Лучший прыгун 🥇 [Высота: 2.4м]
Прыжок в длину (🏃‍♂️): Лучший прыгун 🥇 [Дистанция: 8.5м]
Прыжок с шестом (🤸‍♂️): Лучший прыгун 🥇 [Высота: 6.1м]

С помощью groupby распределяем спортсменов по видам спорта и отмечаем лучших золотой медалью 🥇:

df.groupby('sport')['jump_height'].idxmax()

Теперь становится понятно, кто является лучшим в каждом виде спорта.

А что если значения в группах одинаковые?

При равенстве значений в группах, необходимость дополнительных столбцов можно определить так:

df.groupby("Group").apply(lambda x: x[x['Value'] == x['Value'].max()])

Такой подход позволит выявить строки с наибольшими значениями в каждой группе.

Проблемы с NaN

idxmax игнорирует значения NaN, однако если вся группа состоит из NaN, результатом будет NaN:

df_clean = df.fillna(method='ffill')
max_rows = df_clean.loc[df_clean.groupby('Group')['Value'].idxmax()]

Обращение с многоуровневыми колонками

Для обращения к многоуровневым названиям столбцов после агрегации используйте кортежи:

df_multi = df.groupby('Group').agg([('Max_Value', 'max'), ('Min_Value', 'min')]).reset_index()
max_rows = df.loc[df['Value'] == df_multi[('Max_Value', 'max')]]

Трудности при динамическом группировании

Работа с динамическими группами делает groupby особенно гибким:

groups = ['Category', 'Subcategory']
max_rows = df.groupby(groups).apply(lambda x: x.nlargest(1, 'Value')).reset_index(drop=True)

Изменение элементов в groups позволяет корректировать критерии группирования на лету.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.groupby — официальная документация по методу groupby.
2. Агрегирование и группировка — визуализация работы функции groupby.
3. Как использовать "groupby" в pandas? — видеоурок по использованию метода groupby.
4. Pandas GroupBy — практические примеры работы с groupby.
5. Вычисление процентного соотношения с помощью groupby — обсуждение на форуме Stack Overflow.
6. pandas.DataFrame.idxmax — изучение метода idxmax.
7. Учебный курс по Pandas от Kaggle — всё о pandas, включая группировку и агрегацию.