pandas獲取某列最大值的所有數(shù)據(jù)的兩種方法
更新時(shí)間：2024年07月26日 11:26:21 作者：lytcreate.
本文主要介紹了pandas獲取某列最大值的所有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)示例,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
第一種方法
按照某列進(jìn)行由大到小的排序，然后再進(jìn)去去重，保留第一個(gè)值，最終保留的結(jié)果就是最大值的數(shù)據(jù)
# 由大到小排序 data_frame = data_frame.sort_values(by='column_a', ascending=False) # 按照column_b列去重保留第一條，剩下的值即為最大值 data_frame.drop_duplicates(labels='column_b', keep='first', inplace=True)
第二種方法
獲取某列最大值的索引，然后再反取索引對(duì)應(yīng)的行即可
比如，有一個(gè)daframe有A,B,C三列，現(xiàn)在需要取C列每個(gè)值對(duì)應(yīng)A列最大的值：
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 4, 7, 10, 2],
'B': [5, 2, 9, 3, 6],
'C': [8, 8, 1, 1, 1]
})
print(df)
print('----------------')
# 需要取C列每個(gè)值對(duì)應(yīng)的A列的最大值
df_new = df.groupby('C')['A'].agg(pd.Series.idxmax)
print(df_new)
print('----------------')
df = df.iloc[df_new]
print(df)
到此這篇關(guān)于pandas獲取某列最大值的所有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas獲取某列最大值內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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