Groupby沒有丟失列

我遇到了一個熊貓數據框的問題。我有一個有三列的數據框，前兩個是標識符（str），第三個是數字。Groupby沒有丟失列

我想分組，使我得到的第一列第三作爲最大，第二列索引對應第三。

這不是很清楚，所以我們來舉個例子吧。我的數據框的樣子：

id1    id2    amount 
0 first_person  first_category  18 
1 first_person  second_category 37 
2 second_person first_category  229 
3 second_person third_category  23

，如果你需要它的代碼：

df = pd.DataFrame([['first_person','first_category',18],['first_person','second_category',37],['second_person','first_category',229],['second_person','third_category',23]],columns = ['id1','id2','amount'])

而且我想獲得：

id1    id2    amount 
0 first_person  second_category 37 
1 second_person third_category  229

我已經嘗試了GROUPBY方法，但它讓我失去第二列：

result = df.groupby(['id1'],as_index=False).agg({'amount':np.max})

來源

2016-04-26 ysearka

'df.groupby（[「ID1」]，as_index =假）.max（）' - 是你想要的嗎？ – MaxU

事情是，它不是每次最大的數量對應（*編輯我的帖子來說清楚） – ysearka

@MaxU認爲它也是第一次，但它返回最大值的id2和'金額'，而不是最大'金額'的行。 –

IIUC要groupby在「ID1」和使用idxmax確定與量最大的行，並使用該索引到你原來的DF：

In [9]: 
df.loc[df.groupby('id1')['amount'].idxmax()] 

Out[9]: 
      id1    id2 amount 
1 first_person second_category  37 
2 second_person first_category  229

來源

2016-04-26 09:50:09 EdChum

Groupby沒有丟失列

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