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