Question

group by有多个列和值为max的问题。

A   B   C   D   E   F   G   H

x   q   e   m   k   2   1   y
x   q   e   n   l   5   2   y
x   w   e   b   j   7   3   y
x   w   e   v   h   3   4   y

此查询正确无误，并返回我想要的内容。

SELECT A, B, C, D, E, MAX(F) FROM mytable group by A, B, C

结果

 x   q   e   n   l   5
 x   w   e   b   j   7

如何在大熊猫中实现它？

我尝试：

df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False)['F'].max()

这就是这个意思

SELECT A, B, C, MAX(F) FROM mytable group by A, B, C

这也不起作用

df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False)['F','D','E'].max()

如何在SQL查询中也返回D，E列？

Answer 1

看起来像您需要的

groups = ['A', 'B', 'C']
selects = ['A', 'B', 'C','D', 'E','F']

df.groupby(groups, as_index=False).apply(lambda s: s.loc[s.F.idxmax(), selects]).reset_index(drop=True)

    A   B   C   D   E   F
0   x   q   e   n   l   5
1   x   w   e   b   j   7

Answer 2

尝试这样的事情：

df.groupby(['A', 'B', 'C'], as_index=False).agg({'D': 'first', 'E': 'last', 'F': 'max'})

熊猫通过多列和最大值分组

2 个答案: