以下是一个解决方法的示例代码:
import pandas as pd
# 创建稀疏矩阵数据框架
data = {'行号': [0, 0, 1, 1, 2, 2],
'列号': [0, 2, 1, 2, 0, 2],
'值': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按行计算稀疏矩阵中的最大值数量
max_values = df.groupby('行号')['值'].max()
# 打印结果
print(max_values)
输出示例:
行号
0 2
1 4
2 6
Name: 值, dtype: int64
这个示例代码首先创建了一个包含稀疏矩阵数据的数据框架。然后使用groupby
函数按行号对数据进行分组,并使用max
函数计算每一行中的最大值。最后,将结果打印出来。
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