Usando Python Pandas estou tentando encontrar o Country
& Place
com o valor máximo.
Isso retorna o valor máximo:
data.groupby(['Country','Place'])['Value'].max()
Mas como obtenho o correspondente Country
e o Place
nome?
Supondo que df
tenha um índice exclusivo, isso dá a linha com o valor máximo:
In [34]: df.loc[df['Value'].idxmax()]
Out[34]:
Country US
Place Kansas
Value 894
Name: 7
Observe que idxmax
retorna rótulos de índice . Portanto, se o DataFrame tiver duplicatas no índice, o rótulo pode não identificar exclusivamente a linha, portanto, df.loc
pode retornar mais de uma linha.
Portanto, se df
não tiver um índice exclusivo, você deve torná-lo exclusivo antes de prosseguir como acima. Dependendo do DataFrame, às vezes você pode usar stack
ou set_index
para tornar o índice exclusivo. Ou você pode simplesmente redefinir o índice (para que as linhas sejam renumeradas, começando em 0):
df = df.reset_index()
Isso retornará a linha inteira com o valor máximo
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O país e o local são o índice da série, se você não precisa do índice, pode definir
as_index=False
:Editar:
Parece que você quer o lugar com valor máximo para cada país, o código a seguir fará o que você quiser:
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Acho que a maneira mais fácil de retornar uma linha com o valor máximo é obtendo seu índice.
argmax()
pode ser usado para retornar o índice da linha com o maior valor.Agora, o índice pode ser usado para obter os recursos para essa linha específica:
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Use o
index
atributo deDataFrame
. Observe que não digito todas as linhas do exemplo.Você também pode obter o valor por esse índice:
Editar
Desculpe por não entender o que você quer, tente o seguinte:
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Para imprimir o país e o local com valor máximo, use a seguinte linha de código.
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Minha solução para encontrar valores máximos em colunas:
, também mínimo:
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Eu recomendo usar
nlargest
para melhor desempenho e código mais curto. importarpandas
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Você pode usar:
print (df [df ['Value'] == df ['Value']. max ()])
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import pandas
df é o quadro de dados que você cria.
Use o comando:
Isso exibirá o país e o local cujo valor é máximo.
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Encontrei um erro semelhante ao tentar importar dados usando o pandas. A primeira coluna do meu conjunto de dados tinha espaços antes do início das palavras. Retirei os espaços e funcionou perfeitamente !!
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