使用 Pandas 查找列的最大值并返回相应的行值

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【中文标题】使用 Pandas 查找列的最大值并返回相应的行值【英文标题】:Find maximum value of a column and return the corresponding row values using Pandas 【发布时间】:2013-03-22 10:16:19 【问题描述】:

使用 Python Pandas 我试图找到具有最大值的 CountryPlace

这会返回最大值:

data.groupby(['Country','Place'])['Value'].max()

但是如何获取对应的CountryPlace 名称呢?

【问题讨论】:

这能回答你的问题吗? Find row where values for column is maximal in a pandas DataFrame 【参考方案1】:

使用DataFrame.nlargest

对此的专用方法是nlargest,它在后台使用algorithm.SelectNFrame,这是一种高效的做法:sort_values().head(n)

   x  y  a  b
0  1  2  a  x
1  2  4  b  x
2  3  6  c  y
3  4  1  a  z
4  5  2  b  z
5  6  3  c  z
df.nlargest(1, 'y')

   x  y  a  b
2  3  6  c  y

【讨论】:

【参考方案2】:

你可以使用:

print(df[df['Value']==df['Value'].max()])

【讨论】:

【参考方案3】:

为了以最大值打印国家和地点,请使用以下代码行。

print(df[['Country', 'Place']][df.Value == df.Value.max()])

【讨论】:

【参考方案4】:

导入熊猫 df 是您创建的数据框。

使用命令:

df1=df[['Country','Place']][df.Value == df['Value'].max()]

这将显示最大值的国家和地点。

【讨论】:

【参考方案5】:

我在尝试使用 pandas 导入数据时遇到了类似的错误,我的数据集的第一列在单词开头之前有空格。我删除了空格,它就像一个魅力!

【讨论】:

【参考方案6】:

我建议使用nlargest 以获得更好的性能和更短的代码。导入pandas

df[col_name].value_counts().nlargest(n=1)

【讨论】:

【参考方案7】:

我认为返回具有最大值的行的最简单方法是获取其索引。 argmax() 可用于返回最大值所在行的索引。

index = df.Value.argmax()

现在可以使用索引来获取该特定行的特征:

df.iloc[df.Value.argmax(), 0:2]

【讨论】:

【参考方案8】:

我在列中查找最大值的解决方案:

df.ix[df.idxmax()]

,也是最小值:

df.ix[df.idxmin()]

【讨论】:

【参考方案9】:

假设df 有一个唯一索引,这将给出具有最大值的行:

In [34]: df.loc[df['Value'].idxmax()]
Out[34]: 
Country        US
Place      Kansas
Value         894
Name: 7

注意idxmax 返回索引标签。所以如果DataFrame在索引中有重复,标签可能无法唯一标识行,所以df.loc可能返回不止一行。

因此,如果df 没有唯一索引,则必须先使索引唯一,然后再进行上述操作。根据 DataFrame,有时您可以使用 stackset_index 使索引唯一。或者,您可以简单地重置索引(使行重新编号,从 0 开始):

df = df.reset_index()

【讨论】:

【参考方案10】:
df[df['Value']==df['Value'].max()]

这将返回具有最大值的整行

【讨论】:

解释:- 内部表达式对整个数据帧的长度进行布尔检查,满足表达式右侧的索引(.max())返回索引,然后调用该数据帧的完整行【参考方案11】:

国家和地方是系列的索引,如果不需要索引,可以设置as_index=False

df.groupby(['country','place'], as_index=False)['value'].max()

编辑:

您似乎想要每个国家/地区都具有最大值的地方,以下代码将满足您的需求:

df.groupby("country").apply(lambda df:df.irow(df.value.argmax()))

【讨论】:

只会返回列名和数据类型【参考方案12】:

使用DataFrameindex 属性。请注意,我没有输入示例中的所有行。

In [14]: df = data.groupby(['Country','Place'])['Value'].max()

In [15]: df.index
Out[15]: 
MultiIndex
[Spain  Manchester, UK     London    , US     Mchigan   ,        NewYork   ]

In [16]: df.index[0]
Out[16]: ('Spain', 'Manchester')

In [17]: df.index[1]
Out[17]: ('UK', 'London')

您还可以通过该索引获取值:

In [21]: for index in df.index:
    print index, df[index]
   ....:      
('Spain', 'Manchester') 512
('UK', 'London') 778
('US', 'Mchigan') 854
('US', 'NewYork') 562

编辑

对不起,误会你想要什么,试试以下:

In [52]: s=data.max()

In [53]: print '%s, %s, %s' % (s['Country'], s['Place'], s['Value'])
US, NewYork, 854

【讨论】:

正确。但我正在寻找一个单行输出,上面写着“美国,堪萨斯州,894” 谢谢。这将解决当前数据集的问题,其中只有 1 列具有值。当有更多具有值的列时,@unutbu 的解决方案会更好。还是谢谢。

以上是关于使用 Pandas 查找列的最大值并返回相应的行值的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python Pandas:更改格式,其中索引和列名以及相应的值是新的行值

Pandas:一旦列达到另一列的某个值,我如何返回行值?

查询以返回在所有行中对于一列的每个不同值具有相同值的行值

查找两列的最大值并在第三列中填充值

Pandas:使用 apply 将特定列中的行值复制到新列中

如何在 pandas.DataFrame 中插入满足条件的行值