按照ID分组并取最大值
创始人
2024-08-24 06:00:42
0次

假设有一个包含ID和value两列的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'ID': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 
        'value': [10, 15, 5, 12, 8, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出为：

  ID  value
0  A     10
1  A     15
2  B      5
3  B     12
4  B      8
5  C     20

我们可以使用groupby和agg方法来实现按照ID分组并取最大值：

result = df.groupby('ID')['value'].agg('max').reset_index()
print(result)

输出为：

  ID  value
0  A     15
1  B     12
2  C     20

这个方法首先使用groupby方法按照ID进行分组，然后使用agg方法对每个分组的value列取最大值，最后使用reset_index方法将结果重设索引。这样我们就得到了按照ID分组并取最大值的结果。

上一篇：按照id分组并将匹配的内容连接到新的特征中

下一篇：按照ID分组绘制相同列的数值。

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