我试图过滤一个有3列的数据,我要做的是:按col1和col2分组,得到col3的最大值,也得到col3的第二个最大值,但将它作为一个新列插入: col 4
我可以使用下面的内容对其进行分组,但不知道如何获得第二个最大值,并将其作为另一列插入:
grouped = df.groupby(['COL1', 'COL2']).agg({'COL3': 'max'})
COL1 COL2 COL3
0 A 1 0.2
1 A 1 0.4
3 B 4 0.7 想要的产出:
COL1 COL2 COL3 COL4
0 A 1 0.4 0.2
3 B 4 0.7 0.7 发布于 2018-02-05 21:59:34
您可以使用.nlargest。以下解决方案利用了以下事实,即Series构造函数将广播值以匹配索引的形状。
df.groupby(['COL1', 'COL2'])['COL3'].apply(
lambda s: pd.Series(s.nlargest(2).values, index=['COL3', 'COL4'])
).unstack()返回
COL3 COL4
COL1 COL2
A 1 0.4 0.2
B 4 0.7 0.7发布于 2018-02-05 21:50:41
首先,sort_values用于聚合head的第一和第二最大值,然后通过iat选择避免错误,如果只有一个值的组:
grouped = (df.sort_values(['COL1','COL2','COL3'], ascending=[True, True, False])
.groupby(['COL1', 'COL2'])['COL3']
.agg(['max', lambda x: x.head(2).iat[-1]])
)
grouped.columns = ['COL3','COL4']
grouped = grouped.reset_index()
print (grouped)
COL1 COL2 COL3 COL4
0 A 1 0.4 0.2
1 B 4 0.7 0.7发布于 2018-02-05 22:10:01
在group中使用index函数,然后重置索引:
df2 = df.groupby(
['COL1', 'COL2']
).apply(
lambda x: pd.Series(x.COL3.nlargest(2).values, index=['COL3', 'COL4'])
).reset_index()产出:
COL1 COL2 COL3 COL4
0 A 1 0.4 0.2
1 B 4 0.7 0.7 https://stackoverflow.com/questions/48631976
复制相似问题