使用 python pandas 获取每组中具有最大值的行

Question

我有一个数据框。它按“ex”分组，如下所示： 在此输入图片描述 现在我想获取每组中具有最大值的行

Answer 1

所以快速谷歌搜索，你会发现如何获取相关行这里： 供您实施：

df.groupby("ex")['transaction_fee'].max()

您应该寻找的另一件事是如何获取原始表的相应索引。你可以在这里找到类似的东西：

为了您的实施：

idxs = df.groupby("ex")['transaction_fee'].transform(max) == df['transaction_fee']
relevant_df = df[idxs]

干杯✌

Answer 2

用于获取一列的分组的所有列值和另一列的最大值。使用

idxmax()

和

iloc()

idxmax()

将返回最大值的索引，而不是最大值本身。

iloc()

基于索引，返回 df 的选定部分。
我们可以使用 ids 来过滤记录。

idxs = df.groupby("ex")['transaction_fee'].idxmax()
df = df.iloc[idxs]