熊猫中的Double groupby :如何获得最大值的类别？
熊猫中的Double groupby是指在数据分析中使用pandas库的groupby函数进行两次分组操作。通过这种方式，可以根据两个或多个列的值对数据进行分组，并对每个组进行聚合操作。
要获得最大值的类别，可以按照以下步骤进行操作：
- 首先，使用groupby函数对需要进行分组的列进行分组，例如按照"类别"列进行分组。
grouped = df.groupby('类别')- 然后，使用agg函数对每个组进行聚合操作，选择需要计算的聚合函数，例如最大值函数max。
result = grouped['数值'].agg('max')- 最后，根据最大值获取对应的类别，可以使用idxmax函数。
category = result.idxmax()这样就可以获得最大值的类别。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的云数据库MySQL、云数据库TDSQL等产品来存储和处理数据。具体产品介绍和链接如下：
- 腾讯云云数据库MySQL：提供高性能、可扩展的MySQL数据库服务，适用于各种规模的应用场景。详情请参考：腾讯云云数据库MySQL
- 腾讯云云数据库TDSQL：基于MySQL的分布式数据库产品，具备高可用、高性能、弹性伸缩等特点，适用于大规模数据存储和处理场景。详情请参考：腾讯云云数据库TDSQL
以上是关于熊猫中的Double groupby以及如何获得最大值的类别的答案，同时给出了腾讯云相关产品的介绍链接。
相关·内容
我是斯卡拉的新手。我有一个要求在scala中添加滚动窗口函数。我取得了部分成功。
目前，我正在尝试添加更多的筛选条件，包括或条件，以包括在类别中，例如category=="BB" || "CC"
还包括每个帐户每个类别窗口的最大事务量。
下面是我的片段。
def analytics(ts: List[Transaction], day: Int): Map[String, (Double, Double)] = {
val roll = ts
.filter(trans => trans.transactionDay >=
浏览 1提问于2020-01-19得票数 2
3回答
想象一下我有这样的数据：
name time
0 A 1
1 A 2
2 B 3
3 A 6
4 A 7
5 A 3
6 B 1
7 B 4
每个条目都有一个命名类别和一些其他信息。在上面的例子中，让我们花点时间。这是我唯一关心的。
我想要产生一个表，其中只有个别的唯一的name类别和最大的每一个。我可以这样做：
max_table = pd.DataFrame(
{
"name": data.name.unique(),
浏览 8提问于2022-08-04得票数 2
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我有一个大致如下的数据格式：
category value
1 A 2
2 B 5
3 A 3
4 A 2
5 B 1
现在，我想添加一个列，它告诉我当前值是高于还是低于其类别中的介质，但是我不知道如何。对于总平均值，我可以只使用df["above_mean"] = (df["value"] > df["value"].mean())，但是如何将这些值与它们各自类别的平均值进行比较呢？
这就是我想要达到的
浏览 1提问于2017-04-18得票数 2
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1回答
通过列值列表筛选熊猫数据
、、、、
这是我的数据数据的子示例：
idcontrn ctosaldo fecanota diamovto fecopera codsprod
491748 000 2017-08-25 3 2017-08-25 0
1014320 000 2018-05-28 99999 2018-05-28 33
1907630 000 2017-06-12 99999 2017-06-09 21
1573897
浏览 0提问于2018-12-20得票数 0
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我试图编写一个包含多个变量的查询，这些变量进入$min和$max，以便找到每个变量中最小和最大的变量。
我需要的查询是:对于每一家航空公司，找到对延误贡献最小的延误类别，并找到该航空公司在该类别中延误最多的机场。
我试着写了以下代码，但不起作用：
{
$group: {
_id: "carrier",
"min": {
$min: {
"arr_del15",
"carrier_ct",
"weather_ct",
&#
浏览 16提问于2019-07-29得票数 0
1回答
熊猫群按性能/组合2个功能
、、、、
我正在学习python，并试图了解数据查询的最佳实践。下面是一些要测试的虚拟数据(客户销售)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':['tom', 'bob', 'bob', 'jack', 'jack', 'jack'],'Amount':[3, 2, 5, 1, 10, 100], 'Date':["01.02.2022", "02.02.2022",
浏览 1提问于2022-03-04得票数 1
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4回答
如果我有一个数据文件看起来
value otherstuff
0 4 x
0 5 x
0 2 x
1 2 x
2 3 x
2 7 x
有什么简洁的方法来获得一个新的数据文件，看起来像
value otherstuff
0 5 x
1 2 x
2 7 x
如果删除了具有相同索引的行，那么只有最大值“值”的行仍然保留吗？据我所知，df.drop_duplicat
浏览 3提问于2017-08-06得票数 3
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3回答
我有一个这样的数据帧：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame({'category': list('XYZXY'), 'B': range(5,10),'sex': list('mfmff')})
我想从“类别”栏中绘制基于类别的男性或女性的性别计数。
我试过了：
df.groupby(['category','s
浏览 5提问于2019-01-02得票数 15
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6回答
我有两个"a“和"b”列的DataFrame。如何找到给定特定"b“的"a”的条件概率？
df.groupby('a').groupby('b')
不管用。假设我在a列中有3个类别，对于每个特定的类，我有5个类别的b。我需要做的是为a的每个类找到b类的总数量。我尝试了应用命令，但我想我不知道如何正确地使用它。
df.groupby('a').apply(lambda x: x[x['b']] == '...').count()
浏览 0提问于2015-11-02得票数 8
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1回答
BUILDING UNITS
0 01 ONE FAMILY DWELLINGS 168.0
1 02 TWO FAMILY DWELLINGS 269.0
2 03 THREE FAMILY DWELLINGS 234.0
3 04 TAX CLASS 1 CONDOS 0.0
浏览 0提问于2019-10-15得票数 3
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2回答
我有一个包含多个组的Pandas数据，A，B，C。每个组都有多个与它相关的计数，我想创建一个新的列，该列被规范化为每个组的最大值。
即
index, group, year, count
0, A, 2015, 1
1, A, 2016, 2
2, A, 2017, 3
3, B, 2012, 10
4, B, 2013, 14
5, B, 2014, 18
6, C, 2014, 55
7, C, 2015, 59
8, C, 2016, 58
...becomes
index, group, year, count, normalised
0, A, 2015, 1, 0.333
1,
浏览 9提问于2022-02-28得票数 1
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我有一个表，如下： User_ID Cricket Football Chess Video_ID Category Time
1 200 150 100 111 A Morning
1 200 150 100 222 B Morning
1 200 150 100 111 A Afternoon
1 200 15
浏览 16提问于2019-04-03得票数 0
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我有这只熊猫：
name price
Hyundai $25000
Hyundai $35000
Peugeot $43250
BMW $80000
Hyundai $23000
Peugeot $46000
BMW $90000
Peugeot $30500
我想通过熊猫图书馆找到价格平均最高的名字。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 15提问于2022-02-11得票数 -1
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2回答
我想知道如何在dataframe列中对元素进行计数，并知道哪个元素的计数最高？
例如，我有以下数据：
sample target
0 a 0
1 b 0
2 c 0
3 d 1
4 e 1
5 f 1
6 g 0
在第一步中，我必须计数目标列:我想知道目标列中有多少0或1，下一步我想知道哪个目标有更多的计数。在这个例子中，答案是0，我的问题是如何获得真正的目标。在这种情况下，我需要一个代码来给我0作为目标列最大数量的计数。
浏览 1提问于2020-10-11得票数 1
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我的情况如下：
df=pd.DataFrame({'group':['1','1','1','1','2','2','2'],'cycle':[1,2,3,4,1,2,3],'value':[4,5,6,7,2,5,4]})
df
group cycle value
0 1 1 4
1 1 2 5
2 1 3 6
3 1 4 7
4 2 1 2
5 2 2
浏览 5提问于2021-06-22得票数 1
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2回答
我必须实施熊猫群操作，这比我通常做的简单的集合要困难得多。我正在使用的表具有以下结构：
category price
0 A 89
1 A 58
2 ... ...
3 B 75
4 B 120
5 ... ...
6 C 90
7 C 199
8 ... ...
如上所示，我的示例DataFrame由3个类别A、B和C组成(我正在处理的实际DataFrame有1000个类别)。我们假设类别A有20行，类别B和C有超过100行。这些点
浏览 2提问于2022-07-28得票数 0
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我有以下数据：
df = pd.DataFrame({'id': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c','c','c'], 'cumsum': [1, 3, 6, 9, 10, 4, 9, 11, 13, 5, 8, 19]})
id cumsum
0 a 1
1 a 3
2 a
浏览 0提问于2021-01-25得票数 1
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尝试以特定格式准备此数据
import pandas as pd
voting = pd.read_json("GE2000.json")
voting.set_index(['county_fips','candidate_name','pty','vote_pct'],inplace=True)
print(voting)
这就回来了
vote
county_fips candidate_name pty vote_p
浏览 5提问于2016-12-08得票数 1
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DataFrame：
df = pd.DataFrame([['CategoryA', 400], ['CategoryA', 600],
['CategoryB', 1000], ['CategoryB', 2000]],
columns = ['Category', 'ItemTotal'])
我使用以下方法为按类别分列的美元总额创建了一个groupby by：
df = df.groupby('Category')
df = df['ItemTotal'].s
浏览 0提问于2020-11-02得票数 2
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我已经创建了一个数据集，希望在其中找到最大销售额和人员姓名 data={'Company':['GOG','GOG','FB','FB','LT','LT'],'Name':['A','B','C','D','E','F'],'Sales':[200,120,340,124,243,350]}
data_s=pd.DataFrame(data)
pri
浏览 11提问于2020-11-19得票数 0
4回答
我有这个数据集。您可以看到有一个用于Product Wheat的null Value。我想通过该产品的类别来填充这个空的Value。所以对于小麦来说，这是A类别，意思是5+8/2=6.5。 Product Value Category
0 Rice 5 A
1 Corn 8 A
2 Milk 17 B
3 Wheat NaN A
4 Ice cream 3 B 这是我尝试过的方法。 df[Value].fillna(df.groupby('Catego
浏览 69提问于2020-07-05得票数 0
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2回答
我有一个像这样的Dataframe：
cat val
0 1 10
1 1 4
2 2 6
3 2 2
4 1 8
5 2 12
其中cat是类别，val是值。我想创建一个名为scaled的列，它是线性缩放/归一化为0-1的，基于每个类别。我知道如何在列级别执行前一个((val - min) / (max - min))，我也知道如何在每个类别的基础上执行操作，我只是不知道如何将两者结合在一起。预期的结果是：
cat val scaled
0 1 10
浏览 1提问于2021-06-23得票数 1
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根据，默认情况下，groupby将显示“未使用”类别：
In [118]: cats = pd.Categorical(["a","b","b","b","c","c","c"], categories=["a","b","c","d"])
In [119]: df = pd.DataFrame({"cats":cats,"values":[1,2,2,2,3,4,5]})
In [1
浏览 4提问于2018-01-02得票数 11
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1回答
我有一个熊猫的数据，我分组在‘组I’。
gb = df.groupby('groupID')
每一行都有一个x和y坐标以及一个残差(距离线x=y的距离)。现在我想在一个群中求出2点(x，y)之间的梯度，其中残差是最大的和最小的。我知道如何使用gb‘残留物’..min()和max()，但这并没有给出行。
我怎么算这个？
df[gb ['residual'].idxmin()]
浏览 1提问于2016-12-05得票数 2
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下面的代码对每个类别的“time”最大值进行分组。我想在'target‘变量中获得相应的值，但我不确定如何做到这一点。有什么提示吗？
import numpy as np
import pandas as pd
data=[[1,1,2,2,'A'],
[2,5,5,1,'A'],
[3,7,9,4,'B'],
[1,5,1,9,'B'],
[1,8,2,8,'C'],
[2,8,5,10,'C'],
[0,1,2,3
浏览 0提问于2021-07-24得票数 5
Category DishName Id
0 a Pistachio 621f4884e48bc60012364b13
1 a Pistachio 621f4884e48bc60012364b13
2 a Pistachio 621f4884e48bc60012364b13
3 a achar 621f4884e48bc60012364b13
浏览 4提问于2022-07-09得票数 1
1回答
熊猫:基于类别索引的加入系列
、、、、
我有两个pd.Series：
A
idx
200 1
300 2
400 3
长度为n和
B
idx
200 4
350 5
360 6
370 7
380 8
与长度m。注意，序列的长度可以是不同的。
我想要一个类别索引：
cat
[200, 300)
[300, 400)
[400, 500)
并在以下pd.Series之间执行关联：
A B
cat
[200, 300) 1 3
[300, 400) 2 4+5+6+7
浏览 1提问于2017-04-10得票数 1
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我想制作一个变量对另一个变量的条形图，并且只显示高于阈值的条形图。
我的代码：
df.groupby('var1')['var2'].sum().where(lambda x : x > 100).plot.bar()
这将生成一个图，其中低于阈值的条形图消失，但仍显示在x轴上。
如何使过滤后的类别不再显示？
浏览 2提问于2019-02-09得票数 1
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我正在寻找一种方法来选择在一个单独列中标识的组中具有最高值的数据value的行。
DataFrame：
Group Value
0 A 0
1 A 12
2 A 22
3 A 63
4 B 0
5 B 24
6 B 66
7 B 78
期望的DataFrame：
Group Value
0 A 63
1 B 78
浏览 4提问于2022-08-04得票数 0
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在“我的DataFrame I‘s ClientID CartID FoodID Quantity”的专栏中，我想找出客户购买最多的食物是什么。
我试过这个：
df.groupby(["ClientID", "FoodID"])['Quantity'].sum().max(level=['ClientID', 'FoodID']).reset_index()
但输出却完全错误：
Client FoodID Quantity
1 10 16008 24
2 10 17021
浏览 2提问于2020-11-01得票数 0
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2回答
如何删除重复行，但保留最大值的所有行。例如，我有一个4行的dataframe：
data = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3},{'a': 7, 'b': 10, 'c': 2}, {'a': 7, 'b': 2, 'c': 20}, {'a': 7, 'b': 2, 'c': 20}]
df = pd.DataFrame(data)
在这个dataframe中，我想要一个类似的数据(3
浏览 0提问于2018-11-02得票数 4
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熊猫等级排序
、、、
我有一个类别和数量的数据。可以使用冒号分隔字符串将类别嵌套到子类别(无限级别)中。我想按下降的数量分类。但以层次式的方式，如所示。
我如何需要它排序
CATEGORY AMOUNT
Transport 5000
Transport : Car 4900
Transport : Train 100
Household 1100
Household : Utiliti
浏览 4提问于2019-11-16得票数 6
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我有一个示例dataframe，如下
p1 p2 p3 score
0 1 a t1 0.408718
1 1 a t2 0.694732
2 1 a t3 0.001077
3 1 b t1 0.250646
4 1 b t2 0.877506
5 1 b t3 0.033305
6 2 a t1 0.735524
7 2 a t2 0.055166
8 2 a t3 0.579875
9 2 b t1 0.579199
10 2 b
浏览 1提问于2018-08-22得票数 0
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我有这样的数据：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'year': [1990,1990,1992,1992,1992],
'value': [100,200,300,400,np.nan],
'rank': [2,1,2,1,3]})
print(df)
year value rank
0 1990 100.0 2
1 1990 200.0 1
2 199
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
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我试图在下面的代码中显示类别的图例，如下面的。但我做不到。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
get_color = lambda x: 0 if x=="a" else 1
df = pd.DataFrame([[1,2,"a"],[2,2,"b"],[2,3,"a"],[3,3,"b"]])
df.plot.scatter(x=0,y=1,c=df[2].apply(get_color))
plt.legend()
如何显示显示每
浏览 2提问于2016-04-11得票数 2
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import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
df = pd.DataFrame(
{
'Date' : np.random.choice(pd.date_range(datetime(2020,1,1),periods=5),20),
'Product' : np.random.choice(['Milk','Brandy','Beer'],20) ,
浏览 4提问于2020-10-07得票数 4
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所以，我想要做的是得到我的数据中的每一个类别的唯一价值，对于每一个“名词性的Partida”(“Nombre”是'Nombre‘的一个子类别)。我的方法是为每一个名为Partida的人创建本地数据，然后为他们中的每一个人提取唯一的“”值。因此，我的问题有两个: 1.是否有更多的Pythonic方法来做到这一点? 2.如果没有，我如何调用我最近创建的局部变量？我试过了，但没用：
Partidas=data1_anio['Nombre Partida'].unique()
for p in Partidas:
locals()['%s' % p]=
浏览 0提问于2018-05-25得票数 0
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我意识到这是一个非常简单的问题，但令人恼火的是，我无法弄清楚这一点。我想按位置分组，并返回每个不同位置的最大总值。这很简单。但是，我无法找到一种方法来在结果的dataframe中添加player列。我如何创建一个数据，其中包括一个球员的最高得分为每个位置？
给定数据格式结果：
result = pd.DataFrame([
{'position': 'Top', 'grandtotal': 36.72, 'player': 'Joe'},
{'position': 'Top', &
浏览 0提问于2018-05-22得票数 3
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我有一个熊猫数据框架，其中有2列-查询和类别。在类别栏中，我有121个独特的类别。我需要按x倍复制每个类别的行，其中x是类别所拥有的最大计数与每个类别的当前计数之间的差异，并将结果存储在一个新的数据框架中。示例:对于类别alpha，我有5个不同的查询，我需要重复这个查询319次，使其与max_count of 324相等。(即324-5 = 319)。我现在的代码是：
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.read_csv('Query_cat_121.csv')
print(len(df1['Category
浏览 5提问于2022-07-27得票数 1
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我有一个熊猫DataFrame，看起来像这样 | | Category | Value |
|---:|:-----------|--------:|
| 0 | Apple | 0.25 |
| 1 | Apple | 0.12 |
| 2 | Apple | 0.05 |
| 3 | Orange | 0.7 |
| 4 | Pear | 0.3 |
| 5 | Pear | 0.15 | 现在，我只想保留此DataFrame中满足特定百分比的那些行。这意味着，
浏览 59提问于2020-04-13得票数 1
我不明白这行代码
minimum.append(min(j[1]['Data_Value']))
...specifically
j[1]['Data_Value']
我知道完整的代码返回最小值并将其存储在一个名为minimum的列表中，但是j1在那里做什么呢？我试过用其他的数字来计算，但是得到了一个错误。是选索引还是别的什么？
下面是完整代码。谢谢!
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib notebook
df1 = pd.read
浏览 0提问于2019-08-14得票数 0
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目前，我有一个庞大的数据集和一个非常小的例子如下所示。我想要做的是基于shift列提取行，并为的最后3行从score列中找到最大值，然后将整行提取到一个新的数据帧中。
例如:每一天有两班(白天和晚上)，每班我都想为每班最后3行找到最高分数(例如:6月26日，shift>日，我想从last 3 score of the day shift，26 jun )中找到最高分数。我不想取每一个移位最大的分数并提取那一行)，并提取整行并将其设置为新的dataframe。我想每天两班都这么做。
预期的dataframe输出如下：
我试图使用groupby来解决这个问题。但是，我不
浏览 3提问于2020-10-21得票数 0
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我需要在一个文件中找到每个1000个值中的最大值，即如果一个文件中有5000个值，那么应该有5个最大值。在前1000个值中:一个最大值，然后在接下来的1000个值中又有一个最大值...诸若此类。
文件的大小是未知的
我准备了一个代码，用于在文件的前1000个值中查找最大值。我正在考虑迭代它，以获得所需的结果，但不能。代码如下。
List<Double> list = new List<Double>();
StreamReader dat = new StreamReader(file path);
//int count = 1;
string dataline =
浏览 1提问于2013-10-30得票数 0
我有一个包含两列的数据帧。一个是数字的，另一个是分类的。例如, c1 c2
0 15 A
1 11 A
2 12 B
3 40 C 我希望按c1排序，但将具有相同c2值的行放在一起(这样所有的A都放在一起)。在有多个条目的类别中，我们按该类别中的最大值进行排序。 所以最终结果将是 c1 c2
0 40 C
1 15 A
2 11 A
3 12 B 我该怎么做呢？谢谢
浏览 102提问于2021-08-13得票数 0
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大熊猫群和最大值的筛选
、、、
我正在编写一个数据文件，看起来如下所示：(在编辑中添加了ID2)
+-------+----+------+------+
| Value | ID | Date | ID 2 |
+-------+----+------+------+
| 1 | 5 | 2012 | 111 |
| 1 | 5 | 2013 | 112 |
| 0 | 12 | 2017 | 113 |
| 0 | 12 | 2022 | 114 |
| 1 | 27 | 2005 | 115 |
| 1 | 27 | 2011 | 116 |
+-------+---
浏览 5提问于2022-03-23得票数 3
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2回答
(我正在学习熊猫，所以请解释解决方案)
我的数据如下：
Category currency sellerRating Duration endDay ClosePrice
0 Music/Movie/Game US 3249 5 Mon 0.01 0.01
1 Music/Movie/Game US 3249 5 Mon 0.01 0.01
2 Music/Movie/Game US 3249 5 Mon 0.01 0.01
3
浏览 0提问于2017-10-11得票数 0
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我有一个像这样的数据文件：
Date Category1 Cat2 Cat3 Cat4 Value
0 2021-02-02 4310 0 1 0 1082.00
1 2021-02-03 5121 2 0 0 -210.82
2 2021-02-03 4310 0 0 0 238.41
3 2021-02-12 5121 2 2 0 -1489.11
4
浏览 8提问于2022-02-22得票数 0
1回答
如何使用组按日期和类别与日期，按年和类别，其中有3，谁的销售额应该是每年的总和。
我试过使用groupby，但它没有解决。
这是输入：
date category sales
------------------------------------
0 20/2/2014 weekdays 120.96
1 05/03/2015 weekend 120.96
2 19/05/2014 weekdays 75.99
3 09/02/2014 weekend 60.76
4 15/03/201
浏览 0提问于2019-05-24得票数 1
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我是一个新的Python学习者，我不知道如何做到这一点。
假设我有这样一个数据框架：
week category title hours_viewed
1 Eng aaa 100
2 Eng aaa 95
3 Non-Eng bbb 105
4 Non-Eng bbb 100
5 Eng ccc 80
6 Eng ccc 115
我只想为大多数hours_viewed的每个标题选择行，结果如下所示：
week category title ho
浏览 2提问于2022-06-16得票数 1
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3回答
我有一个数据帧 df_input = pd.DataFrame(
{
"col_cate": ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B'],
"target_bool": [True, False, True, False, True, False, True, False]
}
) 我想要计算一下独特类别的数量
浏览 13提问于2020-07-03得票数 2
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