Question

在pandas DataFrame中，我可以使用扩展窗口创建一个系列B，其中包含另一个系列A的最大值，从第一行到当前一行：

df['B'] = df['A'].expanding().max()

我还可以提取A系列的最大整体值的索引值：

idx_max_A = df['A'].idxmax().value

我想要的是将两者结合起来的有效方法;也就是说，创建一个B系列，它保存从第一行到当前行的A系列最大值索引的值。理想情况下，这样的事情......

df['B'] = df['A'].expanding().idxmax().value

...但是，当然，上述操作失败是因为Expanding对象没有idxmax。有这么简单的方法吗？

编辑：出于说明目的，对于以下DataFrame ...

df = pd.DataFrame([1, 2, 1, 3, 0], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], columns=['A'])

...我想创建一个额外的列B，以便DataFrame包含以下内容：

   A  B
a  1  a
b  2  b
c  1  b
d  3  d
e  0  d

Answer 1

我相信你可以使用expanding + max + groupby：

v = df.expanding().max().A
df['B'] = v.groupby(v).transform('idxmax')

df

   A  B
a  1  a
b  2  b
c  1  b
d  3  d
e  0  d

Answer 2

似乎idmax是最新版本的熊猫中的一个功能，我还没有。这是一个不涉及groupby或idmax的解决方案

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([1, 2, 1, 3, 0], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], columns=['A'])
temp = df.A.expanding().max()

df['B'] = temp.apply(lambda x: temp[temp == x].index[0])
df

    A   B
a   1   a
b   2   b
c   1   b
d   3   d
e   0   d

pandas：在展开窗口中提取最大值的索引

2 个答案: