pandas 分组最大值|极客笔记

pandas 分组最大值

在数据分析过程中，经常需要对数据进行分组并进行一些聚合操作。例如，针对某一列数据，我们可能需要找出每个分组中的最大值。在 Pandas 中，我们可以使用 groupby() 方法进行分组操作，然后再使用 max() 方法找出每个分组中的最大值。

本文将详细介绍如何使用 Pandas 对数据进行分组并找出每个分组的最大值。

1. 导入 Pandas 库

首先，我们需要导入 Pandas 库，如果你还没有安装 Pandas 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

导入 Pandas 库的代码如下：

import pandas as pd

2. 创建示例数据

为了演示如何对数据进行分组和找出每个分组的最大值，我们先创建一些示例数据。我们创建一个包含姓名、科目和分数的数据集。

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charles', 'David', 'Alice', 'David', 'Bob', 'Alice'],
    'Subject': ['Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math', 'English', 'Math', 'English'],
    'Score': [85, 76, 92, 80, 89, 78, 88, 81]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们可以得到以下示例数据集：

      Name  Subject  Score
0    Alice     Math     85
1      Bob  English     76
2  Charles     Math     92
3    David  English     80
4    Alice     Math     89
5    David  English     78
6      Bob     Math     88
7    Alice  English     81

3. 分组并求最大值

接下来，我们将使用 groupby() 方法对数据集进行分组，并使用 max() 方法找出每个分组的最大值。

grouped = df.groupby(['Name', 'Subject']).max()
print(grouped)

运行以上代码，我们可以得到每个分组的最大值：

                Score
Name    Subject
Alice   English   81
        Math      89
Bob     English   76
        Math      88
Charles Math      92
David   English   80

如上所示，我们成功地对数据进行了分组，并找出了每个分组的最大值。