如何找到一列Pandas过滤后的最小最大值?

piztneat  于 2023-03-06  发布在  其他
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我有一个 Dataframe :

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
     'variable': [8, 9, 10, 11, 2, 3, 4, 5],
     'another_variable': [1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2]}
)

我希望找到variable(向上计数),其中another_variable仍然等于1。
我可以对数据框进行分组并过滤相关行:

df.groupby(['team']).apply(lambda g: g[g['another_variable'] == 1])

# Output:
#       team    variable    another_variable
#team               
#A  0   A       8           1
#   1   A       9           1
#   2   A       10          1
#B  4   B       2           1
#   5   B       3           1

但是如果我加上.variable.min(),我只得到一个值,而不是每个组一个值(然后我可以计算最大值),我做错了什么?

ee7vknir

ee7vknir1#

首先过滤,然后groupby

df[df['another_variable'].eq(1)].groupby('team')['variable'].max()

输出:

team
A    10
B     3
Name: variable, dtype: int64

如果某个组可能没有1,而您希望有NaN,则使用:

df['variable'].where(df['another_variable'].eq(1)).groupby(df['team']).max()

A中没有1时的示例:

team
A   NaN
B     3
Name: variable, dtype: int64
55ooxyrt

55ooxyrt2#

以下似乎是Mozway已经提出的一个变体:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
     'variable': [8, 9, 10, 11, 2, 3, 4, 5],
     'another_variable': [1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2]}
)

s = (df.groupby(['team', 'another_variable'])['variable']
       .max()
       .reset_index(['team', 'another_variable'])
       )

print( s[s['another_variable'].eq(1)] )
team  another_variable  variable
0    A                 1        10
2    B                 1         3

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