Знайдіть максимальне значення стовпця та поверніть відповідні значення рядків за допомогою Pandas

Використовуючи Python Pandas, я намагаюся знайти Country& Placeз максимальним значенням.

Це повертає максимальне значення:

data.groupby(['Country','Place'])['Value'].max()

Але як мені отримати відповідне Countryта Placeім’я?

Припускаючи, що dfмає унікальний індекс, це дає рядок з максимальним значенням:

In [34]: df.loc[df['Value'].idxmax()]
Out[34]: 
Country        US
Place      Kansas
Value         894
Name: 7

Зверніть увагу, що idxmaxповертає мітки індексу . Отже, якщо DataFrame має дублікати в індексі, мітка може не однозначно ідентифікувати рядок, тому df.locможе повернути більше одного рядка.

Тому, якщо dfвін не має унікального індексу, ви повинні зробити індекс унікальним, перш ніж продовжувати, як зазначено вище. Залежно від DataFrame, іноді ви можете використовувати stackабо set_indexзробити індекс унікальним. Або ви можете просто скинути індекс (таким чином, рядки перенумеруються, починаючи з 0):

df = df.reset_index()

df[df['Value']==df['Value'].max()]

Це поверне весь рядок із максимальним значенням

Країна та місце - це індекс серії, якщо індекс не потрібен, ви можете встановити as_index=False:

df.groupby(['country','place'], as_index=False)['value'].max()

Редагувати:

Здається, що ви хочете, щоб місце з максимальним значенням для кожної країни було виконано наступним кодом:

df.groupby("country").apply(lambda df:df.irow(df.value.argmax()))

Я думаю, що найпростіший спосіб повернути рядок з максимальним значенням - отримати його індекс. argmax()можна використовувати для повернення індексу рядка з найбільшим значенням.

index = df.Value.argmax()

Тепер індекс може бути використаний для отримання функцій для конкретного рядка:

df.iloc[df.Value.argmax(), 0:2]

Використовуйте indexатрибут DataFrame. Зауважте, що я не ввожу всі рядки в прикладі.

In [14]: df = data.groupby(['Country','Place'])['Value'].max()

In [15]: df.index
Out[15]: 
MultiIndex
[Spain  Manchester, UK     London    , US     Mchigan   ,        NewYork   ]

In [16]: df.index[0]
Out[16]: ('Spain', 'Manchester')

In [17]: df.index[1]
Out[17]: ('UK', 'London')

Ви також можете отримати значення за цим індексом:

In [21]: for index in df.index:
    print index, df[index]
   ....:      
('Spain', 'Manchester') 512
('UK', 'London') 778
('US', 'Mchigan') 854
('US', 'NewYork') 562

Редагувати

Вибачте за нерозуміння того, що ви хочете, спробуйте наступні дії:

In [52]: s=data.max()

In [53]: print '%s, %s, %s' % (s['Country'], s['Place'], s['Value'])
US, NewYork, 854

Щоб надрукувати країну та місце з максимальним значенням, використовуйте наступний рядок коду.

print(df[['Country', 'Place']][df.Value == df.Value.max()])

Моє рішення для пошуку максимальних значень у стовпцях:

df.ix[df.idxmax()]

, також мінімум:

df.ix[df.idxmin()]

Я рекомендую використовувати nlargestдля кращої продуктивності та скорочення коду. імпортpandas

df[col_name].value_counts().nlargest(n=1)

Ви можете використовувати:

print (df [df ['Значення'] == df ['Значення']. max ()])

import pandas
df - це створений вами кадр даних.

Використовуйте команду:

df1=df[['Country','Place']][df.Value == df['Value'].max()]

Це відобразить країну та місце, значення якого максимальне.

Я зіткнувся з подібною помилкою під час спроби імпорту даних за допомогою панд. Перший стовпець у моєму наборі даних мав пробіли до початку слів. Я видалив пробіли, і це спрацювало як шарм !!