Question

学习熊猫并与更简单的东西挣扎..提前感谢您的帮助。

最终我希望我的代码只返回＆＃39; oranges＆＃39;因为COLOR列中出现的值最多。

我的索引目前是x列。

X    FRUIT   COLOR
10  apples  green
10  apples  red
10  oranges green
10  oranges orange
10  oranges yellow
10  bananas yellow
10  bananas green

我似乎总是返回一个键值对或只返回.count（）数字，并且似乎不会从聚合结果中提取FRUIT列值。

这是我的一个代码示例试图解决它 - 我尝试了很多，但这是最新的一个不起作用：

df['COUNT'] = df.groupby(['FRUIT'])['FRUIT'].transform('SIZE')
copy_df = df
max = copy_df.loc[df['SIZE'] == copy_df['SIZE'].max()]
print(max)

这将返回＆＃34; AttributeError：＆＃39; SeriesGroupBy＆＃39;对象没有属性＆＃39; SIZE＆＃39;＆＃34; - 我有其他尝试有更好的结果，但我可以告诉我问题并没有得到任何快速....再次感谢帮助这个新手！

Answer 1

我认为您需要在SIZE中将size更改为transform：

df['SIZE'] = df.groupby(['FRUIT'])['FRUIT'].transform('size')

max1 = df.loc[df['SIZE'] == df['SIZE'].max()]
print(max1)
    X    FRUIT   COLOR  SIZE
2  10  oranges   green     3
3  10  oranges  orange     3
4  10  oranges  yellow     3

如果需要列FRUIT的最高值，请使用value_counts，然后使用index[0]的第一个索引值，因为输出已排序：

print (df.FRUIT.value_counts())
oranges    3
apples     2
bananas    2
Name: FRUIT, dtype: int64

val  = df.FRUIT.value_counts().index[0]
print (val)
oranges

另一个使用size与idxmax进行聚合的解决方案，用于检查Series的最大值的索引值：

print (df.groupby('FRUIT')['FRUIT'].size())
FRUIT
apples     2
bananas    2
oranges    3
dtype: int64

val = df.groupby('FRUIT')['FRUIT'].size().idxmax()
print (val)
oranges

Pandas从数据帧返回字符串值count（）函数

1 个答案: