编辑

Question

我有以下数据集

Item Count
A    60
A    20
A    21
B    33
B    33
B    32

要复制的代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
    ['A', 60],
    ['A', 20],
    ['A', 21],
    ['B', 33],
    ['B', 33],
    ['B', 32],
], 
    columns=['Item', 'Count'])

假设我只需通过添加1来更改每组“项目”列的最大值。

输出应如下所示：

Item Count New_Count
A    60    61
A    20    20
A    21    21
B    33    34
B    33    34
B    32    32

我尝试了df['New_Count']=df.groupby(['Item'])['Count'].transform(lambda x: max(x)+1)，但是“ Count”中的所有值都被每个组+1的最大值代替。

Item Count New_Count
A    60    61
A    20    61
A    21    61
B    33    34
B    33    34
B    32    34

Answer 1

使用idxmax：

idx = df.groupby("Item")["Count"].idxmax()
df["New_Count"] = df["Count"]
df.loc[idx, "New_Count"] += 1

这只会增加每个组中第一次出现的第一个最大值。如果要在平局的情况下增加所有最大值，可以改用transform。只需将上面的第一行替换为：

idx = df.groupby("Item")["Count"].transform(max) == df["Count"]

Answer 2

您可以使用idxmax()来获取每个组的最大值的IDx，并仅递增这些项目，例如：

max_idxs = df.groupby(['Item'])['Count'].idxmax()
df['New_Count']=df['Count'] # copy entire column
df['New_Count'][max_idxs]+=1 # increment only the maximum item for each group by 1

Answer 3

这是不使用groupby而是使用TSlicerElement

的另一种方法

duplicated

输出：

df.loc[~df.sort_values('Count', ascending=False).duplicated('Item'), 'Count'] += 1

Answer 4

要更改所有重复的最大值中的值，您将需要.groupby()，.join()和np.where()

df = pd.DataFrame([
['A', 60],
['A', 60],
['A', 20],
['A', 21],
['B', 21],
['B', 33],
['B', 34],
], columns=['Item', 'Count'])

s = df.groupby('Item')['Count'].max().rename('newCount')
df = df.set_index('Item').join(s).reset_index()
df['newCount'] = np.where(df['Count'] != df['newCount'], df['Count'], (df['newCount'] + 1))
df.head(10)
#output
    Item    Count   newCount
0   A       60      61
1   A       60      61
2   A       20      20
3   A       21      21
4   B       21      21
5   B       33      33
6   B       34      35

编辑

我们可以按照@Dan的建议，将.join()替换为.transform()

df['newCount'] = df.groupby('Item')['Count'].transform('max')
df['newCount'] = np.where(df['Count'] != df['newCount'], df['Count'], (df['newCount'] + 1))
#output
    Item    Count   newCount
0   A       60      61
1   A       60      61
2   A       20      20
3   A       21      21
4   B       21      21
5   B       33      33
6   B       34      35

如何仅更改熊猫数据框中的组的最大值

4 个答案:

编辑