pandas获取某列最大值的所有数据的两种方法
更新时间：2024年07月26日 11:26:21 作者：lytcreate.
本文主要介绍了pandas获取某列最大值的所有数据实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
第一种方法
按照某列进行由大到小的排序，然后再进去去重，保留第一个值，最终保留的结果就是最大值的数据
# 由大到小排序 data_frame = data_frame.sort_values(by='column_a', ascending=False) # 按照column_b列去重保留第一条，剩下的值即为最大值 data_frame.drop_duplicates(labels='column_b', keep='first', inplace=True)
第二种方法
获取某列最大值的索引，然后再反取索引对应的行即可
比如，有一个daframe有A,B,C三列，现在需要取C列每个值对应A列最大的值：
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 4, 7, 10, 2],
'B': [5, 2, 9, 3, 6],
'C': [8, 8, 1, 1, 1]
})
print(df)
print('----------------')
# 需要取C列每个值对应的A列的最大值
df_new = df.groupby('C')['A'].agg(pd.Series.idxmax)
print(df_new)
print('----------------')
df = df.iloc[df_new]
print(df)
到此这篇关于pandas获取某列最大值的所有数据实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas获取某列最大值内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
您可能感兴趣的文章:
相关文章
小编在网上整理了关于儿童python相关编程的练习实例，如果有小朋友对此感兴趣可以学习下。2018-05-05
TensorFlow实现Batch Normalization
这篇文章主要为大家详细介绍了TensorFlow实现Batch Normalization，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-03-03
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具,其提供了功能强大且灵活多样的API,可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Python Pandas聚合函数的相关资料,需要的朋友可以参考下2022-07-07
这篇文章主要介绍了python根据unicode判断语言类型实例代码，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下2018-01-01
这篇文章主要介绍了Pycharm学生免费专业版安装教程的方法步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-09-09
在本篇文章里小编给大家分享了一篇关于python3处理word文档实例分析内容，有兴趣的朋友们可以参考下。2020-12-12
这篇文章主要为大家详细介绍了如何实现用Python来批量生成请假条，这回既学了东西又做了事情，两不误！感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下2022-12-12
这篇文章主要为大家详细介绍了python主线程捕获子线程的方法，具有一定的参考价值，感兴趣的朋友可以参考一下2018-06-06
这篇文章主要介绍了python设计模式之抽象工厂模式,通过案例分析,主要说明了该项设计模式的主要解决问题,优缺点以及何时使用等,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下2021-07-07
这篇文章主要为大家详细介绍了python调用百度REST API实现语音识别，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2018-08-08
最新评论