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问获取DataFrame中值序列的每组和肘点的最大值。
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Stack Overflow用户

提问于 2022-06-01 17:11:00

回答 2查看 41关注 0票数 1

让它成为下面的Python。我希望每个num_clusters组保持calinski_harabasz得分最高的行。

                              params num_clusters  calinski_harabasz 
0  {'max_iter': 200, 'n_clusters': 2}            2        4209.697651  
1  {'max_iter': 700, 'n_clusters': 2}            2        4209.697651    
2  {'max_iter': 200, 'n_clusters': 3}            3        5334.854274  
3  {'max_iter': 700, 'n_clusters': 3}            3        5436.854274 
4  {'max_iter': 200, 'n_clusters': 4}            4        4702.497651   
5  {'max_iter': 700, 'n_clusters': 4}            4        4709.697651   
6  {'max_iter': 200, 'n_clusters': 5}            5        5636.855534    
7  {'max_iter': 700, 'n_clusters': 5}            5        5736.854274

第一个结果DataFrame:如果两行具有相同的num_clusters和calinski值，请删除其中任何一行。

                              params num_clusters  calinski_harabasz 
0  {'max_iter': 200, 'n_clusters': 2}            2        4209.697651    
3  {'max_iter': 700, 'n_clusters': 3}            3        5436.854274  
5  {'max_iter': 700, 'n_clusters': 4}            4        4709.697651    
7  {'max_iter': 700, 'n_clusters': 5}            5        5736.854274

然后，假设num_cluster值按升序排序。我将返回第一行，使下一个值低于其值。

                              params num_clusters  calinski_harabasz    
3  {'max_iter': 700, 'n_clusters': 3}            3        5436.854274

如果我有同样的问题，但不是你想要考虑的最小值，你会怎么做呢？也就是说，在第一部分中，保持每组中最小的。在第二部分中，保留值，使下一个值大于当前值。

python

pandas

dataframe

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2022-06-01 17:37:19

IIUC，您可以使用：

out = (df
   # min of each group
   .loc[df.groupby('num_clusters')['calinski_harabasz'].idxmin()]
   # score > to next one
   .loc[lambda d: d['calinski_harabasz'].gt(d['calinski_harabasz'].shift())]
   .head(1) # first row
)

产出：

                               params  num_clusters  calinski_harabasz
2  {'max_iter': 200, 'n_clusters': 3}             3        5334.854274

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-06-01 17:48:24

可能不如@mozway (因为他实际上是硅谷的超级计算机)，但这也会给你你想要的结果。

df['Max'] = df.groupby('num_clusters')['calinski_harabasz'].transform(max)
df['Check'] = np.where(df['calinski_harabasz'] == df['Max'], True, False)
df = df.loc[df['Check'] == True]
df = df.groupby('num_clusters').first().reset_index()
df['Max_Shift'] = df['Max'].shift(-1)
df['Check'] = np.where(df['calinski_harabasz'] > df['Max_Shift'], True, False)
df = df.loc[df['Check'] == True]
df = df.groupby('Check').first().reset_index()
df

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/72465703

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