我的df：

{'city1': {0: 'Chicago',

1: 'Chicago',

2: 'Chicago',

3: 'Chicago',

4: 'Miami',

5: 'Houston',

6: 'Austin'},

'city2': {0: 'Toronto',

1: 'Detroit',

2: 'St.Louis',

3: 'Miami',

4: 'Dallas',

5: 'Dallas',

6: 'Dallas'},

'p234_r_c': {0: 5.0, 1: 4.0, 2: 2.0, 3: 0.5, 4: 1.0, 5: 4.0, 6: 3.0},

'plant1_type': {0: 'COMBCYCL',

1: 'COMBCYCL',

2: 'NUKE',

3: 'COAL',

4: 'NUKE',

5: 'COMBCYCL',

6: 'COAL'},

'plant2_type': {0: 'COAL',

1: 'COAL',

2: 'COMBCYCL',

3: 'COMBCYCL',

4: 'COAL',

5: 'NUKE',

6: 'NUKE'}}

我想執(zhí)行2個(gè)groupby操作,并使用列p234_r_c進(jìn)行每個(gè)組中最大的1個(gè)操作.

第一分組= [‘plant1_type’,’plant2_type’,’city1′]

第二分組= [‘plant1_type’,’plant2_type’,’city2′]

因此,我將執(zhí)行以下操作：

df.groupby(['plant1_type','plant2_type','city1'])['p234_r_c'].\

nlargest(1).reset_index()

plant1_type plant2_type city1 level_3 p234_r_c

0 COAL COMBCYCL Chicago 3 0.5

1 COAL NUKE Austin 6 3.0

2 COMBCYCL COAL Chicago 0 5.0

3 COMBCYCL NUKE Houston 5 4.0

4 NUKE COAL Miami 4 1.0

5 NUKE COMBCYCL Chicago 2 2.0

第一組的結(jié)果很有意義.但是,我對(duì)第二分組的結(jié)果感到困惑：

df.groupby(['plant1_type','plant2_type','city2'])['p234_r_c'].\

nlargest(1).reset_index()

index p234_r_c

0 0 5.0

1 1 4.0

2 2 2.0

3 3 0.5

4 4 1.0

5 5 4.0

6 6 3.0

結(jié)果中的列plant1_type,plant2_type和city2發(fā)生了什么？它們不應(yīng)該像在第一個(gè)groupby的結(jié)果中出現(xiàn)plant1_type,plant2_type和city1一樣出現(xiàn)在結(jié)果中嗎？

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python在多个组中选一组_python-使用 pandas 在每个groupby组的列中选择最大的N的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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