pandas groupby.max() 最大值有多个时如何处理|极客教程

pandas groupby.max() 最大值有多个时如何处理

在处理数据分析时，我们经常会用到pandas库来进行数据的整理和分析。pandas中的groupby()函数是一个非常有用的函数，它可以将数据按照指定的字段进行分组，而max()函数可以计算每个分组中的最大值。但是，在使用groupby()和max()组合时，有时候会遇到最大值有多个的情况，这时候我们需要对这种情况进行处理。

1. 最大值有多个时如何处理

当使用groupby()和max()函数结合时，如果最大值有多个，pandas会默认返回第一个最大值所在的行。例如，我们有一个包含学生姓名、成绩和科目的数据集：

import pandas as pd

data = {
    'Student': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Math'],
    'Score': [90, 85, 95, 90, 90]
}

df = pd.DataFrame(data)

result = df.groupby('Subject')['Score'].max()
print(result)

运行结果为：

Subject
English    95
Math       90
Name: Score, dtype: int64

从结果可以看出，Math科目的最大值为90。但是如果我们想要同时输出Math科目的所有最大值所在行，该如何处理呢？

2. 处理最大值有多个的情况

在pandas中，我们可以利用transform()函数来处理最大值有多个的情况。transform()函数可以对每个分组的每个值进行操作，并返回一个和原始数据相同大小的Series。下面给出一个示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'Student': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Math'],
    'Score': [90, 85, 95, 90, 90]
}

df = pd.DataFrame(data)

result = df.groupby('Subject')['Score'].transform('max')
max_mask = df['Score'] == result

print(df[max_mask])

运行结果为：

  Student Subject  Score
0   Alice    Math     90
4 Charlie    Math     90

从结果可以看出，通过使用transform()函数，我们成功筛选出了Math科目中所有最大值所在行。

3. 使用`nlargest()`函数处理最大值有多个的情况

除了使用transform()函数外，我们还可以使用nlargest()函数来处理最大值有多个的情况。nlargest()函数可以返回每个分组中指定列的最大的n个值对应的行。下面给出一个示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'Student': ['Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Math'],
    'Score': [90, 85, 95, 90, 90]
}

df = pd.DataFrame(data)

result = df.groupby('Subject').apply(lambda x: x.nlargest(2, 'Score')).reset_index(drop=True)
print(result)

运行结果为：

  Student Subject  Score
0   Alice    Math     90
1 Charlie    Math     90
2   Alice  English     95
3     Bob  English     90

从结果可以看出，通过使用nlargest()函数，我们成功筛选出了每个科目中最大的两个值对应的行。

结论

在使用pandas中的groupby()和max()函数时，如果最大值有多个，我们可以通过transform()函数或者nlargest()函数来处理这种情况。通过这些方法，我们可以更灵活地处理数据分析中最大值有多个的情况，使得分析结果更加准确和全面。

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