Question

我希望能够查看具有相同标识号的两行，然后比较每个人的子女数量，并为两个人分配更大的数字。我想通过（.groupby）ID号分组，但我不知道从那里去哪里。具体来说，我不知道如何检查哪个numchild更大，同时用更大的数字替换较小的数字。例如：

 Index   ID             NumChil  
 0       2011000070          3   
 1       2011000070          0   
 2       2011000074          0 
 3       2011000074          1

应该转到：

 Index   ID             NumChil  
 0       2011000070          3   
 1       2011000070          3   
 2       2011000074          1 
 3       2011000074          1

Answer 1

首选项
您希望将groupby与transform和max

一起使用

df.groupby('ID').NumChil.transform('max')

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

您可以使用

分配回原位

df['NumChil'] = df.groupby('ID').NumChil.transform('max')
df

   Index          ID  NumChil
0      0  2011000070        3
1      1  2011000070        3
2      2  2011000074        1
3      3  2011000074        1

或使用

制作副本

df.assign(NumChil=df.groupby('ID').NumChil.transform('max'))

   Index          ID  NumChil
0      0  2011000070        3
1      1  2011000070        3
2      2  2011000074        1
3      3  2011000074        1

替代方法

groupby max和map

df.ID.map(df.groupby('ID').NumChil.max())

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

df.assign(NumChil=df.ID.map(df.groupby('ID').NumChil.max()))

   Index          ID  NumChil
0      0  2011000070        3
1      1  2011000070        3
2      2  2011000074        1
3      3  2011000074        1

groupby max和join

df.drop('NumChil', 1).join(df.groupby('ID').NumChil.max(), on='ID')

   Index          ID  NumChil
0      0  2011000070        3
1      1  2011000070        3
2      2  2011000074        1
3      3  2011000074        1

如何比较一列的两行，然后更改pandas中的另一列

1 个答案: