Get pandas groupby中元组值列的idxmax或idxmin

在pandas中，groupby操作可以根据指定的列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。当我们需要获取每个分组中某一列的最大值或最小值所在的行索引时，可以使用idxmax()或idxmin()函数。

idxmax()函数返回每个分组中指定列的最大值所在的行索引，而idxmin()函数返回每个分组中指定列的最小值所在的行索引。

以下是完善且全面的答案：

在pandas的groupby操作中，如果我们想要获取每个分组中某一列的最大值所在的行索引，可以使用idxmax()函数。该函数返回每个分组中指定列的最大值所在的行索引。

如果我们想要获取每个分组中某一列的最小值所在的行索引，可以使用idxmin()函数。该函数返回每个分组中指定列的最小值所在的行索引。

这两个函数的使用方法如下：

grouped = df.groupby('column_name')
result = grouped['target_column'].idxmax()  # 获取每个分组中指定列的最大值所在的行索引
result = grouped['target_column'].idxmin()  # 获取每个分组中指定列的最小值所在的行索引

其中，df是我们的数据框，column_name是用于分组的列名，target_column是我们想要获取最大值或最小值所在行索引的列名。

这种操作在数据分析和数据处理中非常常见，特别是在需要找到每个分组中某一列的极值所在行的情况下。

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