Question

我的df：

{'city1': {0: 'Chicago',
  1: 'Chicago',
  2: 'Chicago',
  3: 'Chicago',
  4: 'Miami',
  5: 'Houston',
  6: 'Austin'},
 'city2': {0: 'Toronto',
  1: 'Detroit',
  2: 'St.Louis',
  3: 'Miami',
  4: 'Dallas',
  5: 'Dallas',
  6: 'Dallas'},
 'p234_r_c': {0: 5.0, 1: 4.0, 2: 2.0, 3: 0.5, 4: 1.0, 5: 4.0, 6: 3.0},
 'plant1_type': {0: 'COMBCYCL',
  1: 'COMBCYCL',
  2: 'NUKE',
  3: 'COAL',
  4: 'NUKE',
  5: 'COMBCYCL',
  6: 'COAL'},
 'plant2_type': {0: 'COAL',
  1: 'COAL',
  2: 'COMBCYCL',
  3: 'COMBCYCL',
  4: 'COAL',
  5: 'NUKE',
  6: 'NUKE'}}

我想进行2次groupby操作，并使用列p234_r_c获取每个组中最大的1个。

1st groupby = ['plant1_type', 'plant2_type', 'city1']

2nd groupby = ['plant1_type', 'plant2_type', 'city2']

因此我做了以下事情：

df.groupby(['plant1_type','plant2_type','city1'])['p234_r_c'].\
    nlargest(1).reset_index()


plant1_type plant2_type city1   level_3 p234_r_c
0   COAL    COMBCYCL    Chicago 3   0.5
1   COAL    NUKE        Austin  6   3.0
2   COMBCYCL    COAL    Chicago 0   5.0
3   COMBCYCL    NUKE    Houston 5   4.0
4   NUKE    COAL        Miami   4   1.0
5   NUKE    COMBCYCL    Chicago 2   2.0

第一组的结果是有道理的。但是，我对第二组的结果感到困惑：

df.groupby(['plant1_type','plant2_type','city2'])['p234_r_c'].\
    nlargest(1).reset_index()

index   p234_r_c
0   0   5.0
1   1   4.0
2   2   2.0
3   3   0.5
4   4   1.0
5   5   4.0
6   6   3.0

结果中的列plant1_type，plant2_type和city2发生了什么变化？他们不应该出现在结果中，就像plant1_type，plant2_type和city1出现在第一组的结果中一样吗？

Answer 1

I added an issue here

理论值：

如果groupby上pd.Series的结果返回相同的pd.Series值，则会返回原始索引。

简化示例

df = pd.DataFrame(dict(A=[0, 1, 2, 3]))

# returns results identical to df.A
print(df.groupby(df.A // 2).A.nsmallest(2))

# returns results out of order
print(df.groupby(df.A // 2).A.nlargest(2))

0    0
1    1
2    2
3    3
Name: A, dtype: int64
A   
0  1    1
   0    0
1  3    3
   2    2
Name: A, dtype: int64

我认为你希望这些返回相同的一致索引。

这是最令人震惊的结果：

# most egregious
# this will be randomly different
print(df.groupby(df.A // 2).A.apply(pd.Series.sample, n=2))

在一次执行中返回

A   
0  1    1
   0    0
1  2    2
   3    3
Name: A, dtype: int64

这是另一个

0    0
1    1
2    2
3    3
Name: A, dtype: int64

当然这从来没有问题，因为它不可能返回与原始值相同的值

print(df.groupby(df.A // 2).A.apply(pd.Series.sample, n=1))

A   
0  0    0
1  2    2
Name: A, dtype: int64

解决
set_index

cols = ['plant1_type','plant2_type','city2']
df.set_index(cols).groupby(level=cols)['p234_r_c'].\
    nlargest(1).reset_index()

  plant1_type plant2_type     city2  p234_r_c
0    COMBCYCL        COAL   Toronto       5.0
1    COMBCYCL        COAL   Detroit       4.0
2        NUKE    COMBCYCL  St.Louis       2.0
3        COAL    COMBCYCL     Miami       0.5
4        NUKE        COAL    Dallas       1.0
5    COMBCYCL        NUKE    Dallas       4.0
6        COAL        NUKE    Dallas       3.0

使用pandas选择每个groupby组的列的最大N.

1 个答案: