У меня есть некоторые проблемы с group by с несколькими столбцами и значением max.

A   B   C   D   E   F   G   H

x   q   e   m   k   2   1   y
x   q   e   n   l   5   2   y
x   w   e   b   j   7   3   y
x   w   e   v   h   3   4   y

Этот запрос правильный и возвращает то, что я хочу.

SELECT A, B, C, D, E, MAX(F) FROM mytable group by A, B, C

Полученные результаты

 x   q   e   n   l   5
 x   w   e   b   j   7

Как это может быть достигнуто в пандах?

Я пытаюсь это:

df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False)['F'].max()

И это означает:

SELECT A, B, C, MAX(F) FROM mytable group by A, B, C

Это тоже не работает

df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False)['F','D','E'].max()

Как я могу вернуть также столбец D, E, как это в SQL-запрос?

1
Newbie 22 Сен 2018 в 16:16

2 ответа

Лучший ответ

Похоже, вам нужно

groups = ['A', 'B', 'C']
selects = ['A', 'B', 'C','D', 'E','F']

df.groupby(groups, as_index=False).apply(lambda s: s.loc[s.F.idxmax(), selects]).reset_index(drop=True)

    A   B   C   D   E   F
0   x   q   e   n   l   5
1   x   w   e   b   j   7
1
rafaelc 22 Сен 2018 в 14:15

Попробуйте что-то вроде этого:

df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False).agg({'D': 'first', 'E': 'last', 'F': 'max'})
0
John Zwinck 22 Сен 2018 в 13:19