Question

我有以下DataFrame

                    (polygon object)     ASSAULT     BURGLARY   bank     cafe    crossing
INCIDENTDATE                                                                            
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       1        0           0
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        0           1
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       0        1           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       0        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        0           0
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       0        1           0

我想聚合该DataFrame以使其仅具有唯一的'INCIDENTDATE'

在执行此操作时，如果在同一行'INCIDENTDATE'的至少一行中为1，则我希望每列（多边形除外）的值为1。

最终的DataFrame应该如下所示：

                    (polygon object)    ASSAULT     BURGLARY    bank     cafe    crossing
INCIDENTDATE                                                                            
2009-01-01 02:00:00                A           1           0       1        1           1
2009-01-04 11:00:00                B           0           1       1        1           0

我如何在熊猫中实现这一目标？谷歌搜索我的问题向我指出了groupby（）函数，但我真的不明白如何在这里使用它。

Answer 1

max函数应执行以下操作：

df.groupby("INCIDENTDATE").agg("max")

Answer 2

我认为只需重置索引，然后对新列进行分组，并查找每个组的最大值：

df.reset_index(inplace=True)
df.groupby('INCIDENTDATE').max()

通过索引聚合DataFrame

2 个答案: