在Pandas DF中将最大值按行替换为1 (else =0
在Pandas中，可以使用apply()方法结合lambda函数将DataFrame中的最大值按行替换为1，其他值替换为0。
以下是完整的代码示例：
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]})
# 将最大值按行替换为1，其他值替换为0
df = df.apply(lambda x: pd.Series([1 if val == x.max() else 0 for val in x]), axis=1)
print(df)输出结果为：
A B C
0 0 0 1
1 0 0 1
2 0 0 1
3 0 0 1在这个示例中，我们创建了一个包含3列的DataFrame。然后使用apply()方法和lambda函数，对每一行的值进行遍历。对于每个值，如果它等于该行的最大值，则替换为1；否则替换为0。最后得到替换后的DataFrame。
这种方法可以在处理DataFrame时非常有用，特别是在需要对每行进行条件替换的情况下。
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我有一个日期和值的DataFrame (在下面的代码中，我可能没有正确地解析日期)。
import pandas as pd
d = {'date': pd.Series(['2010-01-01', '2011-01-01',
'2012-01-01', '2012-07-01',
'2013-01-01']),
'value': pd.Series([0, 2, 1, 4,
浏览 3提问于2017-07-28得票数 2
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我正在尝试将电子表格中的单元格值N/A替换为空值。 我已经尝试了网上找到的各种不同的replace格式。 if preferredphonenumber == 'N/A':
replace = df1[rownum, 20].replace('N/A', 'blank', inplace=True, regex=True )
print(replace)
else:
print(df1) 我希望N/A值被替换为“空白”。 错误- Traceback (most recent call last):
File "
浏览 14提问于2019-08-21得票数 0
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我有如下定义的数据集 ADDRESS CITY STATE ZIP LENGTHOFATTRIBUTES
2242 HARTFORD TPKE VERNON ROCKVL CT 06066 4701 43
2242 HARTFORD TPKE VERNON ROCKVL CT 06066 47 41
2242 HARTFORD TPKE VERNON ROCKVL CT 06066 470 42 我需要添加一个指示器列，用于检查LENGTHOFATTRIBUTES是否为最大值，然后将其设置为1或0。对于该示例，LENGTHOFATTRIBUTES
浏览 14提问于2021-07-08得票数 1
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这个问题非常类似于这个问题，但我想使用pandas.DataFrame.query。假设我们有一个pandas.DataFrame。我喜欢使用A筛选列A的字符串长度不等于3的行。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A' : ['hi', 'hello', 'day', np.nan], 'B' : [1, 2, 3, 4]})
df.query('A.str.len() != 3')
但是，我得到了以下错误
Ty
浏览 2提问于2018-08-29得票数 3
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我有以下一天发生的销售数量的时间序列数据集作为pandas数据框架。
date, sales
20161224,5
20161225,2
20161227,4
20161231,8
现在，如果我必须在这里包含丢失的数据点(即，丢失的日期)和一个常量值(零)，并想让它看起来像下面这样，我如何使用Pandas高效地执行此操作(假设数据帧为~50MB)。
date, sales
20161224,5
20161225,2
20161226,0**
20161227,4
20161228,0**
20161229,0**
20161231,8
**缺少添加到数据框中的行。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 5提问于2017-01-10得票数 1
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4回答
我是Python和Pandas的新手；我已经寻找了几天的解决方案，但没有成功……这就是问题所在： 我有一个类似下面的数据集，我需要剔除一些行的前几个值，以便每行中的最高值在列A中。在下面的示例中，第0行和第3行将丢弃列A中的值，第4行将丢弃列A和B中的值，然后将所有剩余的值向左移动。 A B C D
0 11 23 21 14
1 24 18 17 15
2 22 18 15 13
3 10 13 12 10
4 5 7 14 11 所需 A B C D
0 23 21 14 NaN
1
浏览 45提问于2020-07-23得票数 1
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我有一个关于客户流失的大型数据集，其中每个客户都有一个唯一的标识符(编码键)。数据集是一个时间序列，每个客户每个月都有一行，因此date和customer-identifier列自然都包含重复项。我正在尝试做的是添加一个新的列(称为'churn')，并根据它是否是该特定客户作为客户的最后一个月将该列设置为0或1。
我已经尝试了许多方法来做到这一点，但每一个都失败了，要么是回溯，要么就是不能像预期的那样工作。应该注意的是，我对python和pandas都是新手，所以请解释一下像我五岁(笑)这样的东西。
我尝试使用pandas groupby根据唯一的客户键对行进行分组，然后检查条
浏览 5提问于2021-06-18得票数 1
我有这样的数据：
nt
12062 Python Pandas: Create new column out of other columns where value is not null
12063 Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
12064
12065 Python - Pandas - create “first fail” column from other column data
12066
12067
12068 Creating new column in
浏览 4提问于2017-05-21得票数 1
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我有这个基于行的等级的示例数据，这些数据是在滚动窗口中计算的，因此是浮动的：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'X': [1.5, 6.777, 2.444, pd.np.NaN], 'Y': [1.111, pd.np.NaN, 8.77, pd.np.NaN], 'Z': [5.0, 2.333, 10, 6.6666]})
Out[8]:
X Y Z
0 1.500 1.111 5.0000
1 6.777 NaN 2.3
浏览 5提问于2017-09-03得票数 1
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我的数据
我有以下熊猫数据框架：
df = pd.DataFrame({
'c1': range(5),
'c2': [
{'k1': 'x-1', 'k2': 'z'},
{'k1': 'x-2', 'k2': 'z1'},
{'k1': 'x-3', 'k2': 'z1'},
{'
浏览 0提问于2017-07-13得票数 1
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我有一个表，看起来像这样：
Make RfR ID Test ID
VOLVO 8971 1
VOLVO 8173 28
VOLVO 8554 1
VOLVO 8556 1
VOLVO 8409 1
VOLVO 8712 1
VOLVO 8408 1
VOLVO 2056 35
KIA 8545 8
KIA 8157 1
KIA 7847 1
KIA 713 2
KIA 8551 3
KIA 8453 2
KIA
浏览 0提问于2016-03-11得票数 1
我编写了下面的代码，使用Pandas从CSV文件中获取日期数据。
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
print(data)
输出如下所述。
dt
0 2020-09-24
1 2020-09-17
2 2020-10-29
3 2020-10-01
4 2020-10-08
5 2020-10-15
6 2020-10-22
7 2020-11-26
8 2020-11-05
9 2020-11-12
现在，我希望得到每个月的最大日期，输出应该如下所述。
浏览 0提问于2020-09-11得票数 1
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我想使用pandas dataframe计算is string中最长的连续'0‘，两边是数字'1’
这是我的数据集
Id label
1 1
2 11
3 101
4 10101
5 1001
下面是我的预期输出
Id label result
1 1 0
2 11 0
3 101 1
4 10101 1
5 1001 2
浏览 9提问于2019-07-10得票数 2
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我希望拆分一个dataframe的列，并将maximun值添加到一个新列。
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'a':['1,2',3,-1,'8,9,1']})
Output:
a
0 1,2
1 3
2 -1
3 8,9,1
Expected:
a maxA
0 1,2 2
1 3 3
2 -1 -1
3 8,9,1 9
请问如何解决这个问题？
浏览 2提问于2018-09-02得票数 1
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如何将sklearn缩放器应用于pandas数据帧的所有行。这个问题与相关。如何将sklearn缩放器应用于一行的所有值？
注意:我知道对于特性缩放来说，在列中包含特性和按列缩放特性是很正常的，就像refenced问题中那样。然而，我想使用sklearn标度器来预处理可视化数据，在我的例子中，按行扩展是合理的。
浏览 11提问于2019-11-13得票数 1
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6回答
我只是想通过一个整数来访问已命名的pandas列。
您可以使用df.ix[3]按位置选择行。
但是如何按整数选择列呢？
我的数据帧：
df=pandas.DataFrame({'a':np.random.rand(5), 'b':np.random.rand(5)})
浏览 2提问于2013-02-19得票数 133
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我有一个pandas数据框架，我想添加一个列，并根据特定条件设置特定的值。 初始化 请看下面的示例： import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.reshape(np.arange(20),(5,4)).tolist(),columns=list('ABCD'))
df['E']=''
df.loc[0,'E']=1
df 在这里之前，一切都如你所愿。输出： A B C D E
0 0 1 2 3 1
1 4
浏览 59提问于2020-10-13得票数 2
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在Windows 10上运行Python3.8.1，64位。
我有一个带有两列的csv文件。第一列不在每一行上都有数值(=在带有值的单元格之间的空单元格)，第二列在每一行上都有数值。
column_1 column_2
200
13 201
202
203
204
205
129 206
16 207
208
我使用Pandas读取csv文件(如上文所示)：
df = pd.read_csv("old.csv")
我修改了Pandas，并
浏览 2提问于2020-02-20得票数 2
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2回答
import pandas as pd
f=open("xyz.csv",'w')
df=pd.DataFrame(sq3row)
df.to_csv(f) 我使用上面的代码根据条件将sq3lite输出行写到.csv文件中，而不是按行顺序，输出是写在列中，ex数据要从row写到row11，第二个输出行是从col12写到col24 如何像col1:row to row11 for next col2: row to row11那样按行写入
浏览 16提问于2020-09-13得票数 0
1回答
我使用python中的pandas从文本文件中的数据创建了行和列形式的数据。现在，我需要获取葡萄、橙子和芒果的最大值，如下所示：
Key Value
0 Grapes 50
1 Oranges 70
2 Grapes 20
3 Mangos 10
4 Oranges 40
5 Mangos 80
浏览 0提问于2019-03-20得票数 1
我想在pandas中执行for循环:对于每个行，我想获取列x1并执行测试(if else语句)。
在R中，我将这样做：
df <- data.frame(x1 = rnorm(10),x2 = rexp(10))
for(i in 1:length(df$x1)){
if(df[i,'x1'] >0){
print('+')
} else{
print('-')
}
}
我如何在pandas data frame中做到这一点？
附言:我需要像这样执行一个循环。但如果你有更好的主意，我将不胜感激
编辑：
浏览 1提问于2017-06-22得票数 1
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1回答
您好，我正在尝试创建一个将在for循环中添加行的dataframe。因此，我决定首先创建一个空版本的dataframe，然后为新行创建一个字典，并在循环的每次迭代中将该字典附加到dataframe。问题是数据帧中的值与字典中的值不匹配： 我创建了一个空的数据帧，如下所示： import pandas
df = pandas.DataFrame({"a":[], "b":[], "c":[]}) 然后，我将创建一个字典，并将其附加到数据帧中，如下所示： dict = {"a":1, "b":2, "c
浏览 30提问于2021-07-13得票数 0
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我有一个带有几个列的data.frame，其中的值是整数。例如：
set.seed(1)
df <- data.frame(s1 = as.integer(runif(10,0,10)),
s2 = as.integer(runif(10,0,10)),
s3 = as.integer(runif(10,0,10)))
我的问题是如何有效地向这个data.frame中添加一个列，该列将为每一行标记具有最大值的列，但是如果有关联，标签将是NA。
这样做的缓慢方式：
df$max <- sapply(1:nrow(d
浏览 2提问于2021-02-09得票数 1
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我正在尝试通过操作其他cols来添加新的Dataframe列。 import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame, read_csv
from pandas import read_csv
import datetime
df = pd.read_csv('PRSA_data_2010.1.1-2014.12.31.csv')
df.head() ? 当我试图操纵 df['weekday']= np.int(datetime.datetime(df.year, df.
浏览 28提问于2020-06-17得票数 0
我将JSON文件读入为Pandas数据帧。现在我想打印JSON对象模式。我环顾四周，大多数时候我只在网上看到了做这件事的链接，但我的文件太大了(几乎11000个对象/行)。我是个新手，所以我想知道有没有函数/代码可以用python来做这件事？ 到目前为止我所拥有的..。 import json
import pandas as pd
df = pd.read_json('/Users/name/Downloads/file.json', lines = True)
print(df)
浏览 27提问于2021-01-27得票数 1
我正在使用Pandas和Python3.7读取和处理一个相当大的csv。CSV中的头名有句点(英国人说“句号”)。当您想按列名寻址数据单元格时，这是一个问题。
test.csv：
"name","birth.place","not.important"
"John","",""
"Paul","Liverpool","blue"
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
infile = 'te
浏览 0提问于2018-07-18得票数 1
我正在学习Pandas，并在查找最多具有一列的整行Data frame时遇到困难
A B
0 Fruits 122
1 Veggies 23
2 Eggs 223
如何获取B为最大值的整行
这就是我尝试过的：df['B'].max()，但是这只给了我一个索引，即2。如何获取整个行，如Eggs 223。有人能推荐一个班轮吗？
浏览 1提问于2016-01-11得票数 0
3回答
我有一个按州名和县名索引的人口普查数据集，希望遍历每一行，以在标记为“每年的人口估计数”的所有列中找到最大值和最小值，然后减去这两个值。我希望函数返回一个带索引和值的Pandas系列。
以下是我的当前代码：
columns_to_keep=[
'STNAME',
'CTYNAME',
'POPESTIMATE2010',
'POPESTIMATE2011',
'POPESTIMATE2012',
'POPESTIMATE2013',
'
浏览 7提问于2017-07-12得票数 2
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我正在尝试创建一个新的Pandas列，它指示一个数字与上面的行和下面的行相比是否是最大的。
该列将是二进制的，其中'1‘表示它是与上一行和下一行相比最高的数字，'0’表示条件不满足。
数据是这样的：
Date High
0 2015-11-11 25.90
1 2015-11-12 27.12
2 2015-11-13 26.20
3 2015-11-16 26.19
4 2015-11-17 25.51
5 2015-11-18 26.31
6 20
浏览 2提问于2020-05-18得票数 2
1回答
我有以下数据帧： import pandas as pd
array = {'id': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3], 'A': [False, False, True, False, False, False, True, True],
'B': [False, True, True, False, True, False, False, False]}
df = pd.DataFrame(array)
df 我想在一行中表示每个id。如果特定列上此id的所有值都为False，则其值应为False。如果至
浏览 44提问于2021-07-18得票数 3
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5回答
我有一个在列中有许多缺失值的DataFrame，我希望按这些值进行分组：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '3'], 'b': ['4', np.NaN, '6']})
In [4]: df.groupby('b').groups
Out[4]: {'4': [0], '6': [2]}
可以看到Pandas已经删除了具
浏览 225提问于2013-08-25得票数 211
1回答
处理附加到数据帧的抽象
、、、、
如果我有一个对dataframe的“引用”，在pandas中似乎没有办法附加到它，因为append和concat都不支持inplace=True参数。 一个(过于)简单的例子： chosen_df, chosen_row = (candidate_a_df, candidate_a_row) if some_test else (candidate_b_df, candidate_b_row)
chosen_df = chosen_df.append(chosen_row) 现在，因为Python做了类似于按值复制引用的事情，所以chosen_df最初将是对传递给some_test的任何候选
浏览 22提问于2019-08-21得票数 1
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2回答
这一栏有两个值的单元格，第一个值是折扣后的价格，第二个值是折扣后的价格。我需要在折扣之前和之后将这些值分割成两个单元，我尝试过以下方法，但它们都不起作用，所以如果有人有任何建议，如何制作或如何编辑代码来做到这一点。
列示例：
价格
第1行:79.9 99.9
第2行: 59.9
第3行:49.9 89.9
第4行: 59.9
方法1:
for z in x['1Month Price']:
x['1Month Price'].split(',')
错误：
AttributeError
浏览 9提问于2022-03-31得票数 0
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示例数据帧=
df = pd.DataFrame({'ID': [1,1,2,2,2,3,3,3],
... 'Type': ['b','b','b','a','a','a','a']})
我想返回按ID分组的计数，然后为Type中的每个唯一ID返回一列，并返回该分组行中每个Type的计数：
pd.DataFrame({'ID': [1,2,3],'Count_TypeA': [0,2,3]
浏览 0提问于2020-09-15得票数 0
我有一个pandas数据框，我想要一行中连续值的平均数。例如，对于以下数据
a b c d e f g h i j k l
p1 0 0 4 4 4 4 4 4 1 4 4 1
p2 0 4 4 0 4 4 0 1 4 4 0 1
因此，对于p1，连续4的平均数是(6+2)/2 =4，对于p2，连续4的平均数是(2+2+2)/3 =2
有没有办法找到连续值的最小和最大数目？例如，p1的最大值为6。
浏览 11提问于2020-02-14得票数 2
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Pandas按两列分组并获取最大值 我已经使用多索引对数据进行了分组 Model VehicleType VehicleType
100 sedan 278
wagon 109
coupe 2
convertible 1
145 small 19
... ...
浏览 27提问于2020-08-11得票数 1
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我正在尝试将一些pandas代码转换为Deedle和C#。 首先，数据帧是，因为它是按日期编制索引的。 Frame.FromRecords(fetchOhlcVsResults).IndexRows<DateTime>("datetime").SortRowsByKey() 接下来，我成功地在框架中添加了其他几个计算列。我被困在翻译的部分是来自pandas的这段代码： tr = df[['high-low', 'high-pc', 'low-pc']].max(axis=1) 它只取三列中的最大值。这是我尝试过的：
浏览 17提问于2021-11-15得票数 0
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我想从第7列和各自的行(日期和时间)过滤最大值
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#pd.set_option('display.max_columns', None)
a = pd.read_html("D:\\abcd\New folder\PRTG Report AIRTEL-5PM to 9 PM 64-32768-32723.html", flavor='bs4',hea
浏览 12提问于2018-08-20得票数 0
这可能是一个微不足道的问题，但是如何使用Pandas将函数应用于整个“矩阵”呢？在我看来，apply既可以按行工作，也可以按列工作，但如果我想同时按行和按列工作呢？例如。
>>> df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30], "B": [20, 30, 10]})
>>> df
A B
0 10 20
1 20 40
2 30 10
>>> df.apply(max)
40
具有一些预定义的最大函数。非常感谢你提前
浏览 3提问于2016-11-19得票数 1
3回答
我有一个熊猫数据框 import pandas as pd
country = ['US', 'US', 'US', 'UK', 'UK', 'Canada', 'Canada', "Mexico"]
rating = [0, 2, 1, 4, 3, 1, 0, 1]
count = [1, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 1]
df = pd.DataFrame(list(zip(country,rating, count)), columns
浏览 30提问于2021-07-29得票数 0
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我有一只有很多栏的熊猫资料。现在，我希望按列的值分组，然后返回另一个指定列的max，并返回与发生该max的行对应的其余列的值。下面是一个例子
import pandas as pd
dat = pd.DataFrame({'A' : ['Y', 'Y', 'Z'] , 'X1' : [10, 20, 30], 'X2' : [11, 10, 20], 'X3' : [20, 15, 60]})
dat.groupby('A').agg({'X1' :
浏览 1提问于2022-07-24得票数 1
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我如何将几乎没有任何数据的熊猫数据框架转换成火花放电数据框架？
熊猫数据中心-pandas_df：
0 30832
1 859
2 None
3 11982
4 None
5 18218
6 21232
7 26804
8 25144
9 15921
创建模式，如下所示- mySchema：
StructField("column_count", LongType(), True)
应用模式：
spark.createDataFrame(pandas_df, mySchema)
错误: TypeError:
浏览 3提问于2021-01-14得票数 1
1回答
我确实花了几个小时试图为我的问题找到解决办法，但没有找到任何好的解决办法。我有潘达斯表，我需要找到日期栏中的最大日期：
0 2022-07-07
1 NaN
2 2022-07-08
3 NaN
4 2022-07-10
我在尝试这样的方法：
df['date'].max() -> "Not supported between instances "srt" and "float""
我还尝试添加numeric_only=true，然后添加is_nan=True
然
浏览 3提问于2022-06-06得票数 -1
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我正在连续读取每秒更新3次的price.csv，使用df.nlargest或df.sort_values按卷排序，哪种方法更快？？ #Read stock price from price.csv, sort by volume, print Highest stock volume.
import pandas as pd
while 1==1:
try:
df=pd.read_csv ("R:/price.csv").dropna()
#df=df.nlargest(1,'volume')
浏览 24提问于2021-07-29得票数 0
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我有一个程序，它使用python熊猫库将两列单独相加，并与第三列进行比较，并给出结果。其内容如下：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'xl1.csv', skipinitialspace=True, sep=',')
sum1 = df['Gross_Salary'].sum()
sum2 = df['Deduction'].sum()
diff = sum1 - sum2
if diff == df['Net_Salary'].sum():
print(&#
浏览 0提问于2020-03-20得票数 0
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我有一个格式的数据框架
id time a b
01 01 1 0
01 02 0 1
01 03 0 0
02 01 0 0
02 02 1 0
02 03 1 1
02 04 0 0
所以现在，输出应该是
id time a b
01 01 1 0
01 02 1 1
01 03 1 1
02 01 0 0
02 02 1 0
02 03 1 1
02 04 1 1
在这里，我按id进行分组，对于每个id，df都是按time排序的。现在，我
浏览 0提问于2015-12-28得票数 2
我有一个类似于以下内容的pandas数据，我希望将其按“组”分组，并对每个组(a、b、c& d)根据"value1“列获得最大值。
在领带的情况下，我想得到在顶部打结的所有行。
因此，对于这个示例输入：
group value1 value2
0 a 1.1 7.1
1 a 2.0 8.0
2 a 3.0 9.0
3 b 4.0 10.0
4 b 4.0 11.0
5 b 6.0 12.0
6 c 7.
浏览 8提问于2017-01-26得票数 2
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输入数据 from datatable import dt
C1 = ['a', 'a', 'b', 'c']
C2 = ['b', 'c', 'a', 'a']
df1 = dt.Frame(C1=C1, C2=C2) df1： | C1 C2
-- + -- --
0 | a b
1 | a c
2 | b a
3 | c a 输出数据 C1 = ['a', 'b', 'a&#
浏览 13提问于2020-10-24得票数 0
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home_team_name away_team_name ev1 ev0 ev2
0 Sassuolo Udinese 0.213624 -0.152282 -0.306609
1 Cagliari Sampdoria 0.278430 -0.086284 -0.243369
2 Benevento Spezia -0.079299 -0.000337 0.078663
3 Parma Fiorentina 0.570120 -0.078788
浏览 16提问于2020-11-05得票数 0
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