Question

我正在努力研究一个简单的篮球运动员数据集其中包含以下给出的一些基本栏目：

year | teamID | playerID | salary

数据来自1985-2016。我想找到每个团队每年提供的最高平均工资。

我首先使用groupby，如下所示：

mean_salary_by_year_team = \
salaries.groupby(['yearID', 'teamID'])[['salary']].agg(np.mean)

现在这给了我每支球队和每年的平均薪水。但是，我怎样才能从每年的“薪水”和相应的“teamID”中提取最大值。

请不要给我确切的代码，但我可以参考一个或多个想法。如果我仍然没有得到答案，我会尽力回去：）

Answer 1

我只能假设你正在寻找这样的东西：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Year':[1,1,1,2,2,2], 'TeamID':[1,2,3,1,2,3], 'Salary':[100,200,300,150,350,250]})
df = df[['Year','TeamID','Salary']]
print('DATAFRAME:')
print(df)

print('MEAN SALARY:')
print(df.groupby('Year').agg({'Salary':'mean'}))

print('MAX SALARY:')
print(df.groupby('Year').apply(lambda x: x[x['Salary'] == x['Salary'].max()]))

print('MIN SALARY:')
print(df.groupby('Year').apply(lambda x: x[x['Salary'] == x['Salary'].min()]))

OUT：

DATAFRAME:
    Year  TeamID  Salary
0     1       1     100
1     1       2     200
2     1       3     300
3     2       1     150
4     2       2     350
5     2       3     250

MEAN SALARY:
      Salary
Year        
1        200
2        250

MAX SALARY:
        Year  TeamID  Salary
Year                        
1    2     1       3     300
2    4     2       2     350

MIN SALARY:
        Year  TeamID  Salary
Year                        
1    0     1       1     100
2    3     2       1     150

熊猫：需要每年找到每个团队的最高工资

1 个答案: