Question

我有这个数据框。

In [6]: df
Out[6]:
    Beam  Pos Comb   As  
0    B1    1    1    3          
1    B1    1    1    2          
2    B1    2    1    5          
3    B1    2    1    8          
4    B1    1    2    10         
5    B1    1    2    1         
6    B1    2    2    3          
7    B1    2    2    2
8    B2    1    1    1          
9    B2    1    1    2          
10   B2    2    1    5          
11   B2    2    1    6          
12   B2    1    2    8         
13   B2    1    2    1         
14   B2    2    2    3          
15   B2    2    2    2

我需要获得每个光束的最大值和不同组合的位置搜索。

    Beam  Pos Comb   As
0    B1    1    2    10         
1    B1    2    1    8         
2    B2    1    2    8          
3    B2    2    1    6

我无法弄清楚如何比较Beam，position和combination的“As”值。

也许分组光束，位置然后得到最大值？

Answer 1

您必须在多级索引上使用groupby方法：

d = df.groupby(by= [ "Beam",  "Pos", "Comb"])
g=d.agg({"As":"max"})
g.reset_index(inplace=True)

第一行将具有相同(Beam,Pos,Comb)索引的项组合在一起，第二行选择每个组的最大As，reset_index撤消数据框中的组

Answer 2

这个怎么样？

groups = df.groupby(by=['Beam', "Pos"])
idx = []
for group in groups:
    idx += [group[1].As.argmax()]

比显示 df.iloc[idx]

Answer 3

您应该使用本机pandas功能而不是重新创建轮子，以使这非常简单易记：

df.groupby(['Beam', 'Pos', 'Comb']).max()

按行和列过滤最大值

3 个答案: