在新列中输入df.groupby....max()结果。熊猫

在新列中输入df.groupby....max()结果。熊猫是一种流行的Python数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助处理和分析大型数据集。

对于给定的数据框df，如果我们使用df.groupby()函数按照某一列或多列进行分组，然后使用.max()函数求每个分组中的最大值，可以通过以下代码实现：

df.groupby(<grouping_column>).max()

这将返回一个新的数据框，其中包含每个分组中的最大值。其中，<grouping_column>是用于分组的列名。

使用groupby和max函数的示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Category列进行分组，并求每个分组的最大值
result = df.groupby('Category').max()

print(result)

输出结果为：

         Value
Category       
A            6
B            5

这表示在分组列Category中，值为A的分组中的最大值是6，而值为B的分组中的最大值是5。

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