我的pandas数据框看起来像这样:
+-----+---------+-------+
| No. | Section | Group |
+-----+---------+-------+
| 123 | 222 | 1 |
| 234 | 222 | 1 |
| 345 | 222 | 1 |
| 456 | 222 | 3 |
| 567 | 241 | 1 |
| 678 | 241 | 2 |
| 789 | 241 | 2 |
| 890 | 241 | 3 |
+-----+---------+-------+
首先,我需要添加另一个列,其中包含Section和Group的每个组合的频率。保留所有行很重要。
期望的输出:
+-----+---------+-------+-------+
| No. | Section | Group | Count |
+-----+---------+-------+-------+
| 123 | 222 | 1 | 3 |
| 234 | 222 | 1 | 3 |
| 345 | 222 | 1 | 3 |
| 456 | 222 | 3 | 1 |
| 567 | 241 | 1 | 1 |
| 678 | 241 | 2 | 2 |
| 789 | 241 | 2 | 2 |
| 890 | 241 | 3 | 1 |
+-----+---------+-------+-------+
第二步是在每个部分的Count内标记最高值。例如,使用像这样的True/False
列:
+-----+---------+-------+-------+-------+
| No. | Section | Group | Count | Max |
+-----+---------+-------+-------+-------+
| 123 | 222 | 1 | 3 | True |
| 234 | 222 | 1 | 3 | True |
| 345 | 222 | 1 | 3 | True |
| 456 | 222 | 3 | 1 | False |
| 567 | 241 | 1 | 1 | False |
| 678 | 241 | 2 | 2 | True |
| 789 | 241 | 2 | 2 | True |
| 890 | 241 | 3 | 1 | False |
+-----+---------+-------+-------+-------+
原始数据框有很多行。这就是为什么我要求一种有效的方式,因为我想不出一个。
非常感谢你!
看看transform
df['Count']=df.groupby(['Section','Group'])['Group'].transform('size')
df['Max']=df.groupby(['Section'])['Count'].transform('max')==df['Count']
df
Out[508]:
No Section Group Count Max
0 123 222 1 3 True
1 234 222 1 3 True
2 345 222 1 3 True
3 456 222 3 1 False
4 567 241 1 1 False
5 678 241 2 2 True
6 789 241 2 2 True
7 890 241 3 1 False